LABEL est un logiciel open source de saisie et de gestion d'annotations de textes créé par la Cour de cassation française. Il est actuellement utilisé pour la publication de décisions de justice dans une démarche d'ouverture des données.

Le moteur NER de la Cour de Cassation est un outil d'anonymisation de décisions de justice. Il permet de protéger les données personnelles en identifiant et en anonymisant les entités nommées (noms, prénoms, dates, etc.) dans les décisions avant leur diffusion en open data. Il repose sur des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel.

Bibliothèque de tokenization pour l'analyse de texte juridique, utilisant Flair et spaCy.

API permettant de requêter un modèle de Machine Learning pour la pseudonymisation de décisions de justice, offrant des fonctionnalités d'analyse sémantique et de protection des données personnelles.

Ce projet fournit une image Docker pour exécuter Flair, un framework de traitement du langage naturel (NLP) open-source, avec une intégration facile à SpaCy. Il permet une analyse de sentiments avancée, une détection d'entités nommées et une extraction de faits pour les données non structurées, en particulier dans le contexte des réseaux sociaux.

Le projet juricc est dédié à la collecte et au stockage de décisions de justice. Il assure le filtrage et le tri des décisions collectées, ainsi que l'envoi de certaines d'entre elles vers une API externe.