Tamil

Tamil in Morse-code

Can we compose a Tamil Morse-code ? Yes, we can.

315px-International_Morse_Code.svg

International Morse Code – Source: Wikipedia

  1. Start with a frequency count of Tamil letters from various sources
  2. Build a probability distribution from the frequency counts
  3. Build a Huffman code using the above distribution
  4. Each letter of Tamil alphabet gets a Morse code : 0 = ‘.’, 1 – ‘-‘.
    புள்ளி, கோடு.

Tamil Morse Code Table generated from Open-Tamil library. See here for full code and methodology. Full table follows.

Can you decode what this Morse code means in Tamil ? Hint: 2 words (4,5) letters long

…-. .-.—.-.-..– ..-.–.—.-.-… –.-…. …-. –.-…–.–.. –.-…–.-.. –.-…–.–.-…  .-.-…

  1. அ -> ..-…-
  2. ஷ -> —..-
  3. உ -> –.–.-
  4. வ் -> ..-.–.–..
  5. வௌ -> -.-.-…-.-..-..
  6. க -> …-.
  7. வை -> ..-.–…
  8. வோ -> .-…..-….
  9. வொ -> .——.-…–
  10. ங -> -.-.-…-.-…
  11. வே -> .——–
  12. வெ -> -.-…..
  13. வு -> .—…-
  14. வீ -> ..–..-..-
  15. வூ -> ..-.–.—.-..
  16. பௌ -> .-.—..-..-..
  17. தௌ -> —-.
  18. த் -> –.—.–
  19. தொ -> .–…-
  20. னி -> .——..
  21. தை -> …..-
  22. ப் -> ..–…
  23. ன -> .-.—…
  24. தே -> …–…–
  25. தூ -> –.—…
  26. தீ -> -..-.-
  27. து -> …–.–
  28. ற -> ..–.-
  29. வ -> -.-.—
  30. மா -> –.—-.
  31. மி -> -.-.–.-
  32. மை -> -.-….–.
  33. மொ -> ..-.–.–.-
  34. மோ -> .-…..-…-..
  35. மௌ -> –..
  36. ம் -> ..-.–.—-
  37. மீ -> —–..
  38. மு -> –.—..-
  39. மூ -> -.-.-…–
  40. ழொ -> …——-
  41. மெ -> –.-.–
  42. மே -> ..-..-
  43. தா -> …….
  44. தி -> .-.-…
  45. ஞே -> .——.-…-.-.-
  46. வி -> -.-.-.-
  47. வா -> ———.-.-..
  48. றீ -> .—…..-
  49. ய் -> ———.–.
  50. யௌ -> -.-.-…-..
  51. யோ -> .-…..-.—
  52. யொ -> –.-…—-
  53. ஆ -> .——.–
  54. யே -> .—..–.–.
  55. யெ -> …–…-.
  56. ஊ -> -.-.-…-.–.
  57. யூ -> -.-.-…-.—
  58. யு -> -.-.-…-.-..-.–
  59. எ -> .-.—.–
  60. ஞை -> .–.—-
  61. ஞொ -> –.-…–.–.—
  62. ஒ -> –.-…–.–.-.-..
  63. ஞ் -> ..-.-.
  64. ஞீ -> .-.—..-..–
  65. ஞூ -> .—..–.—
  66. ச -> ….-..
  67. ஞெ -> .——-.
  68. ஞ -> ..-.–.—.-.-…
  69. டி -> ….–
  70. டா -> .–.—.
  71. ஷ் -> ..-….
  72. ப -> .—.-
  73. ரா -> -.—
  74. ரி -> —…–..-.
  75. ம -> -.-..-
  76. க் -> -..-..-
  77. கௌ -> ——-.
  78. ல -> .—..-.
  79. கை -> .-…..—
  80. கோ -> ———-
  81. கொ -> .—-.
  82. கே -> ——–..
  83. கெ -> ..-.–.-.
  84. கு -> .-.–..
  85. கீ -> -..–.
  86. ஔ -> …–.-.-..-
  87. கூ -> -.-….—-
  88. கி -> —.-.
  89. கா -> —…–..–
  90. ரூ -> –.-…–.-.-.
  91. ட் -> –.-..-
  92. ரு -> –.-…–.–..
  93. ரெ -> —…–…-
  94. ரே -> –.-.-.-
  95. டை -> .——.-.-..
  96. டே -> .-.—..-..-.–
  97. ரோ -> ———.—
  98. ரை -> ..–..-…-
  99. டூ -> -.-.-…-.-..–
  100. டு -> .–.-.
  101. ர் -> –.-….
  102. ஞா -> .-……
  103. ஞி -> –.-…–.–.-.-.-
  104. ரீ -> ..-.–.—…
  105. யி -> .-.—.-.-.-
  106. யா -> .-…..-.–..
  107. டௌ -> .-…..-.-.
  108. டோ -> –.-…–.—
  109. டொ -> ..–..–
  110. ஃ -> —–.-.
  111. இ -> ……—-
  112. னா -> –.-…-.
  113. ஏ -> .-..—
  114. று -> .-…..-.–.-
  115. ரொ -> .-.—.-..
  116. ஓ -> ———.-.–
  117. றூ -> .-…..-…–.
  118. றே -> —…–.-
  119. டெ -> -.-.-..-
  120. றை -> .——.-….
  121. றோ -> -.-.-…-.-.-
  122. றொ -> .—–.
  123. ற் -> —.–
  124. ட -> -..-…
  125. ண -> ..-.–.—.-.-..-
  126. ஷி -> …–.-..
  127. லா -> -.-…-
  128. லி -> ……-.
  129. நை -> .-.-.-
  130. ய -> -.-….—.
  131. நொ -> .-.—..-.-
  132. நோ -> .——.-..–
  133. ள -> .-…-
  134. ரௌ -> –.-…–.–.-.—
  135. நௌ -> ..-.—
  136. ந் -> ———..
  137. நூ -> —…-..
  138. நீ -> .-..-.
  139. நு -> -.-….-.
  140. நெ -> .-.—.-.–
  141. நே -> .-.-..–
  142. ங் -> .–….-
  143. நி -> –.-…–.–.-…
  144. ஙு -> .-.—..-…
  145. லெ -> –.-…–..
  146. லே -> —…—
  147. லு -> ..-.–.—..-
  148. லூ -> –.-…–.–.-..-
  149. லௌ -> ..—
  150. ல் -> -.-.–..
  151. யீ -> –.–..
  152. லை -> .-.—.-.-..–
  153. லொ -> …—-.—
  154. லோ -> .—..–.-.
  155. ளொ -> .-…..-..-
  156. ஸ் -> –.-…–.–.–.
  157. தோ -> …——.
  158. றி -> .-.-..-.
  159. றா -> ——–.-
  160. னை -> …—-..
  161. னோ -> .——.-.–
  162. னொ -> ———.-.-.-
  163. ன் -> -.–.
  164. னு -> .—……
  165. னீ -> .——.-..-.
  166. னூ -> .——.-.-.–
  167. னே -> ..-.–.—.–
  168. னெ -> —–.–.-
  169. சௌ -> –.-…—.-
  170. ச் -> .-….-
  171. சை -> ..–..-.-
  172. சொ -> …–…..
  173. சோ -> .—..–..
  174. ஈ -> ..–..-….
  175. செ -> ——..
  176. சே -> …–….-
  177. சீ -> —…-.-
  178. சு -> .-..–.
  179. சூ -> ……—.
  180. ளோ -> .-…..-…—
  181. ஐ -> .-.—..-..-.-.
  182. ளை -> .—..—
  183. ணி -> .–.–..
  184. ணா -> –.-…–.-..
  185. ள் -> —….
  186. ளூ -> –.-…–.-.—
  187. நா -> -.-.-….
  188. ளு -> .——.-…-..
  189. ளீ -> .-.—.-.-..-.
  190. ளே -> .-.—.-.-…
  191. ளெ -> …–.-.-…
  192. ழா -> ——.-
  193. ழி -> -…
  194. த -> …–.-.–
  195. ந -> .–…..
  196. யை -> ———.-..
  197. றெ -> .–..-
  198. ர -> ..-.–.—.-.-.–
  199. பை -> —–.–..
  200. ழ -> …—–.
  201. பொ -> –.-.-..
  202. போ -> ..-.–..-
  203. பெ -> .—….-
  204. பே -> .——.-…-.-..
  205. பீ -> …—-.–.
  206. பு -> -..—
  207. பூ -> ……–.
  208. பா -> .-.—-
  209. பி -> .-.–.-
  210. தெ -> …—-.-.
  211. ழ் -> —–.—
  212. ழீ -> –.-…–.–.-.–.
  213. ழோ -> –.-…–.-.–.
  214. ழை -> .-…..–.
  215. ழெ -> ..-.–.—.-.-.-.
  216. ழே -> -.-.-…-.-..-.-.
  217. ழூ -> .-…..-…-.-.
  218. டீ -> .-…..-…-.–.
  219. ழு -> –.—–
  220. ணோ -> .——.-.-.-.
  221. ணொ -> .-…..-…-.—
  222. ணை -> –.—.-.
  223. ளி -> .–.–.-
  224. ளா -> …–.-.-.-
  225. ண் -> ….-.-
  226. ணூ -> .——.-…-.–
  227. ணு -> .-.—..–
  228. ணீ -> —…–….
  229. ணே -> ..-.–.—.-.–
  230. ணெ -> –.-…—..
  231. சா -> …–..-
  232. சி -> …—.

Caveats and Closing Comments

Of course 15 of 247 letters are perhaps not received any codeword in this codebook. Further with inclusion of Grantha letters, 323 letters exist in Tamil some of which we don’t have code words.

Further, a large text corpus like Project Madurai’s [PM] unigram frequency distribution maybe useful to develop a widely representative Morse code table. Once you have this PM unigram data, you know how to get this Tamil Morse codebook regenerated!

Tamilisch – தமிழ் மொழியின் பெயர்

முதல் முரை நான் செருமன் மொழி கற்கும் போது தமிழ் மொழியின் பெயர் Tamilisch என்று சொன்னாங்க. ஜெர்மென் கற்க வாய்ப்பை பயன்படுத்திக்கொள்ளமுடியவில்லை.

ஒரு தானியங்கி ஆட்டொமாடிக்கா பல மொழிகளில் தமிழ் மொழியின் பெயர் இதோ!

Language Word for ‘தமிழ்’ Code
Afrikaans tamil af
Albanian tamil sq
Amharic ታሚልኛ am
Arabic التاميل ar
Armenian թամիլերեն hy
Azerbaijani Tamil az
Basque tamil eu
Belarusian тамільская be
Bengali তামিল bn
Bosnian Tamil bs
Bulgarian тамилски bg
Catalan tamil ca
cebCebuano Tamil nga
Chichewa Tamil ny
Chinese (Simplified) 泰米尔人 zh
Chinese (Traditional) 泰米爾人 zh-TW
Corsican Tamil co
Croatian tamilski hr
Czech tamil cs
Danish Tamil da
Dutch Tamil nl
English Tamil en
Esperanto tamila eo
Estonian tamil et
Filipino Tamil tl
Finnish tamil fi
French tamoul fr
Frisian tamil fy
Galician tamil gl
Georgian Tamil ka
German Tamilisch de
Greek Ταμίλ el
Gujarati તમિલ gu
Haitian Creole Tamil ht
Hausa Tamil ha
Hawaiian Tamil haw
Hebrew טמילית iw
Hindi तामिल hi
Hmong Tamil hmn
Hungarian tamil hu
Icelandic tamil is
Igbo Tamil ig
Indonesian Tamil id
Irish tamil ga
Italian Tamil it
Japanese タミル語 ja
Javanese Tamil jw
Kannada ತಮಿಳು kn
Kazakh Тамил kk
Khmer ភាសាតាមីល km
Korean 타밀 ko
Kurdish (Kurmanji) Tamil ku
Kyrgyz Tamil ky
Lao ທະມິນ lo
Latin Tamil la
Latvian Tamilu lv
Lithuanian tamilų lt
Luxembourgish Tamil lb
Macedonian Тамилските mk
Malagasy Tamil mg
Malay Tamil ms
Malayalam തമിഴ് ml
Maltese tamil mt
Maori Tamil mi
Marathi तामिळ mr
Mongolian Тамил mn
Myanmar (Burmese) တမီး my
Nepali तामिल ne
Norwegian Tamil no
Pashto تامیل ps
Persian تامیل fa
Polish Tamil pl
Portuguese tâmil pt
Punjabi ਤਾਮਿਲ pa
Romanian tamilă ro
Russian тамильский ru
Samoan Tamil sm
Scots Gaelic Tamil gd
Serbian тамилски sr
Sesotho Tamil st
Shona Tamil sn
Sindhi تامل sd
Sinhala දෙමළ si
Slovak tamil sk
Slovenian tamil sl
Somali Tamil so
Spanish Tamil es
Sundanese Tamil su
Swahili Tamil sw
Swedish Tamil sv
Tajik тамилӣ tg
Tamil தமிழ் ta
Telugu తమిళ te
Thai มิลักขะ th
Turkish Tamilce tr
Ukrainian тамільська uk
Urdu تمل ur
Uzbek Tamil uz
Vietnamese Tamil vi
Welsh tamil cy
Xhosa Tamil xh
Yiddish טאַמיל yi
Yoruba Tamil yo
Zulu Tamil zu

இதன் நிரல் இங்க்கே:

Language Transformations

Question  of Translation

How can you convert a text like “Me Amor!” to “என் உயிரே!” [from Spanish to தமிழ்] ? Lets  assume we have Spanish to English and Tamil to English translators [bidirectional with English] then we can convert Spanish to English then to Tamil. Likewise one can translate between any two languages from a clique of languages [so far as the clique is defined such that each language can be translated to at least one other language in clique].

Development – Theory

Language can exist as text (print/message/document) or speech (audio, conversations) etc. Ideas are represented in any language. Ideas originate from one language and move to another, or sometimes originate iñ many lañguages simultaneously. Ideas cañ cross from oñe language to añother via text or speech.

In mathematical terms if we write L as set of lañguages = { L1, L2, .. Ln} and then if we define each language as a tuple Li = (Ti,Si) then we may further define mathematical function operating on text and converting it to speech as :

TTSi : Ti -> Si

we may define a function speech recognition as,

ASRi : Si -> Ti

we may also define a translation function as,

TXij : Li -> Lj

Essentially what we can do is by representing the language as a node in a graph with two text and speech parts to it, we may connect these nodes to each other via the edges – functions – like ASR and TTS, and to nodes of other languages via translators function edge.

In a graph with only two languages [English, Tamil] with all edges representing functions like TTS, ASR within same language and functions like Translator between two languages (one for each direction) we see a graph like the following:

Screen Shot 2018-08-03 at 11.51.08 PM

Fig. 1: Language transformation graph. Nodes represent languages and their components. Edges represent functions like TTS, ASR [for same language] and Translators [directional between languages]. Clearly we may see this is a directed graph with ability to go from a specific language to another language in text or speech or both forms, provided a path exists from source to target language. Using such a graph with no orphan nodes, we may have universal translation powers from language A to language B [so far as bidirectional connectivity is present with at least one neighbor].

Problems to Ponder

So the curious reader now having a background of representing the translation problem as a graph problem of reaching node B from node A, can use rich set of path finding algorithms and shortest distance algorithms may attempt to answer some of these questions:

  1. What is the graph criteria for a language to have no translations ?
  2. What is the graph criteria for a language to not be able to have virtual assistant ? [Siri, Cortana, Alexa etc.]
  3. Conversely, to 2, what is minimum criteria [necessary but not sufficient] to have a virtual assistant [that can speak and listen] ?
  4. Given two paths to translating from language A -> F, which are of two different lengths which one would you choose and why? Assume all jumps have a uniform information loss. What if information loss at each edge is non-uniform, how can you optimized such a problem ?
  5. How would you introduce a new language into this graph so that it maybe translated to all other languages [unidirectionally] ?
  6. How would you introduce a new language into this graph so that it can be bi-directionally translated ?
  7. How can you represent the transliteration function in this graph ?

Answers will be posted soon! Feel free to leave your comments in section below.

-Muthu

Open-Tamil v0.7 release

I’m happy to announce Open-Tamil 0.7 release, today 23rd March, 2018. Open-Tamil is distributed under MIT license, and available for Python 2.6, 2.7, 3+ and PyPy platforms, via the Python Package index at https://pypi.python.org/pypi/Open-Tamil/0.7

You can install the package via ‘$ pip install –upgrade open-tamil’ command issued in your console.

Following updates are made to the Python package:

  1. Series of command line tools will be installed into your Python (for Windows) or local/bin directory (for Linux) with this release. The command line tools are,

     

1. tamilphonetic – convert EN input to Tamil text

2. tamilwordfilter – filter Tamil input only from all input text data

3. tamilurlfilter – filter Tamil text from the input website data

4. tamiltscii2utf8 – convert encoding from TSCII to UTF-8 for input file

5. tamilwordgrid – generate a crossword from Tamil input text and write to output.html file

6. tamilwordcount – like UNIX wc program but for Tamil

  1. Transliteration package updates: Reverse transliteration functions is added; Univ of Madras scheme support is added.
  2. Tamil package: added text summarizer tool via module ‘tamil.utils.SummaryTool’
  3. Solthiruthi package updates: To do spell checking reasonable times and ability to identify and correct many classes of errors are added.
  4. Bug fixes for issues in get_letters(), tamil.numeral, added capability for generating string version of numerals in Tamil [previously only numeric version was supported]

In addition to the package, a web interface was developed for Open-Tamil in Django hosted at http://tamilpesu.us for demonstrating some of our capabilities.

We like to thank all our contributors in general, and in particular those members who contributed new code or bug fixes going into this release.

Previous release was v0.67 on Aug 23rd, 2017 and v0.65 was released on Oct 22nd 2016. Please share the word, and send us any bugs, feature requests or feedback via our github page https://github.com/Ezhil-Language-Foundation/open-tamil

Sincerely,

Muthu for Open-Tamil team.

Chennai, India.

open-tamil on web

Today, you are welcome to play with open-tamil API via web at http://tamilpesu.us

DXrBTyUX0AEm7ET.jpg-large

Generating multiplication tables via Open-Tamil APIs’: http://tamilpesu.us/vaypaadu/

This is collective work of our team underlying the website (written in Django+Python) highlighting various aspects of open-tamil like transliteration, numeral generation, encoding converters, spell checker among other things. At this time I hope to keep the website running through most of this year, and add features as git-repo https://github.com/Ezhil-Language-Foundation/open-tamil gets updated.

Thanks to Mr. Syed Abuthahir, many months ago, in winter of 2017, he has developed an interface for open-tamil on the web and shared with us under GNU Affero GPL terms. Later, we is added as part of main open-tamil as well.

Open-Tamil moves forward; come join us!

-Muthu

திருத்த திருத்த … பிழைகள் ஒழிந்திட – spellchecker

இந்த பதிவில் ஏற்கனவே எழுதிய மயங்கொலி எழுத்துகள் பற்றிய பதிவில் (எப்படி மயங்கொலி பிழைகளை திருத்தம் செய்யலாம் என்பது பற்றி)  சிந்தனைகளை வழிமுறைபடுத்தி இங்கு பதிவு செய்கிறேன்.

இந்த பதிவில் எப்படி மயங்கொலி பிழைகளை சொல்திருத்தியில் நடைமுறைப்படுத்தி open-tamil-இல் செயல்படுத்துவது என்றும், இதன் நல்ல விளைவுகளையும் பார்க்கலாம்.

திருத்தம்

 

“தமிழ் திருத்தி” என்ற பெயரில் இந்த (web-based) வலை வழி இடைமுகம் காணலாம் [படம் 1].

தமிழ் திருத்தியில் “பளம்” என்றும் மற்ற இரண்டு சொற்களை (“காதள்”, “எலிதில்”) உள்ளீடு செய்து, சறிபார்க்க சொல்லலாம்.

விடைகளும் மாற்றங்களும் இங்கே! தவறான சொற்கள் சிகப்பு நிர கோட்டில் சுட்டி காட்டப்படும். இதனை விரைவில் open-tamil-இல் காணலாம்.

spell-checker-mayangoli-cases

படம்: எழுத்தாளர் சொற்களை செதுக்குகிறாள்; ஆனால் அவளுக்கு சில சொற்பிழை வந்துள்ளது. இவற்றை எப்படி அவள் நிவர்த்தி செய்தாள் ?

 

spell-checker-mayangoli-replace-1

படம் 2: முதல் சொல் மாற்றம் பழம், கனி

spell-checker-mayangoli-replace-2

படம் 3: இரண்டாம் சொல் “காதல்”

spell-checker-mayangoli-replace-3

படம் 4: மூன்றாம் சொல் “எளிதில்”

மாலை பொழுதின் மயக்கமென்ன

img_2450-e1509836851566.jpg

படம்: ஜூலை மலர், ஆண்டிற்கு ஒருமுறை மலரும். உபாயம், எனது தந்தை, வேளாண் வல்லுநர், திரு. அண்ணாமலை.

“தமிழ் தெரியுமா?” என்று நிறையபேர் ஒருவரை கேட்பது, இணையத்தின் தூரத்தில்,  பழக்கமான நாம் பார்க்கும் ஒரு விஷயம். காரணம் அடிக்கடி சிலரது சொற்களில் தலையெடுக்கும் சொற்பிழை. இவற்றை தவிர்க்க அவர்களுக்கு தேவை, பிழைகளை தடுக்கும்/திருத்தும் சொல்திருத்தி – spell checker – மூலம் ஒரு கட்டுரையை சோதித்தால். பல ஆண்டுகள் தமிழ் பயின்ற பொலிவு லேசுலே நமக்கும் கிடைக்கும். இந்த கட்டுரையும் அப்படி ஒரு (வளர்ச்சி நிலையில் உள்ள சொற்பிழை திருத்தியின் வாயில் சோதிக்கப்பட்டே பரிசுரம் செய்யப்பட்டது).

மாலை பொழுதில் மயக்கமென்ன ? தமிழில் உள்ள மயங்கொலி எழுத்துகள்  நான்கு வரிசையில் அமைக்கலாம்,

  • ல, ழ, ள வரிசை.
  • ர, ற வரிசை.
  • ந, ன, ண வரிசை.
  • ங, ஞ, வரிசை.

சொல்திருத்தியில் கணினி நிரல் செய்யவேண்டியது இதுவே:

  1. உள்ளீடு கொடுக்கபட்ட சொல் சரியானதா, அல்லது தவறானதா ?
  2. தவறான சொல் என்ற பட்சத்தில் அதன் மாற்றங்கள் என்னென்ன ?

முதல் படியை எளிதாக ஒரு கையகராதியை கொண்டு செயல்படுத்தலாம். இதனை ஓபன்-தமிழ் (open-tamil) solthiruthi தொகுப்பில் Tamil VU மின் அகராதியை கொண்டு செயல்படுத்தியுள்ளோம். சரியான சொற்கள், அதாவது வேர் எடுத்த, புணர்ச்சி மற்றும் சாந்தி பிரிக்கப்பட்ட சொற்கள் அனைத்தும்  சராசரி மின்அகராதியில் காணலாம். இதுவே எளிதான படி.

இரண்டாவது படிதான் ஒரு சொல்திருத்தியின் சிறப்பிற்கும், தரத்திற்கும்,  முக்கியமானது; இந்த பதிவில் எப்படி மயங்கொலி எழுத்து பிழைகளை திருத்தலாம் என்று சில எண்ணங்களை சமர்ப்பிக்கிறேன்.

உதாரணம் உரையின் சொல் “பளம்” என்பது பிழை என்று கண்டறியப்பட்டது. இது பள்ளம், அல்லது பழம் என்று இரு மாற்றங்களை எழுத்தாளர் நினைத்தாலும் இதனை பிழையாக உள்ளீடு செய்துள்ளார். இங்கு ள-ல-ழ மயக்கம் காணப்படுகிறது.

இதனை கணினி “பலம்”, “பழம்” என்றும் மாற்றுகளை உருவாக்கி இதில் அகராதியில் உள்ளவற்றை மட்டுமே வடிகட்டி எழுத்தாளருக்கு பரிந்துரை செய்யவேண்டும்.

இதனை கொண்டு அணைத்து மயங்கொலி பிழைகளை திருத்தும் ஒரு தன்மை கொண்ட சொல்திருத்தியை உருவாக்கலாம். உதாரணம்,

வளர்ச்சி நிலையில் உள்ள, தற்போது மென்பொருள் வடிவமைப்பில் உள்ள சொல்திருத்தி ஓபன்-தமிழ் தொகுப்பில் காணலாம்: [எச்சரிக்கை: இது இன்னும் பொது பயன்பாட்டிற்கு பொருத்தமானதல்ல]

muthu@brightone:~/devel/open-tamil$ ./spell.sh -i
>> பளம்
சொல் “பளம்” மாற்றங்கள்
(0) பம், (1) பளகு, (2) உளம், (3) பள், (4) அளம்
, (5) ஆளம், (6) பழம்
வணக்கம்!

-முத்து அண்ணாமலை

கலிஃபோர்னியா, அமெரிக்கா.