Ces notebooks Jupyter présentent le fonctionnement de l'API de NAKALA, le service d'Huma-Num permettant de partager, publier et valoriser des données numériques dans un entrepôt sécurisé, en accord avec les principes du FAIR data.

Le projet eurhisfirm-wikibase est un outil permettant de gérer et d'intégrer des données historiques sur les entreprises dans une base Wikibase. Il permet d'importer des données à partir de fichiers CSV et de les structurer dans la base Wikibase.

Librairie Python pour interagir avec Nakala, un entrepôt de données de recherche en SHS développé par Huma-Num. Nakalapycon vise à simplifier l'utilisation de l'API Nakala depuis les programmes écrits en Python en proposant une classe NklTarget facilitant le choix et le changement entre Nakala Test et Nakala Production.

ParCoLab Tools est un ensemble de scripts facilitant la création de fichiers XML-TEI pour le dépôt de corpus dans la bibliothèque de textes alignés ParCoLab. Ces scripts permettent la segmentation et l'alignement de textes en plusieurs langues, la génération de métadonnées descriptives pour les corpus et l'assemblage de paires de métadonnées et de textes segmentés.

Le projet CORLI-GUM vise à fournir une plateforme d'annotation collaborative pour les corpus langagiers, permettant l'annotation de divers types de corpus présentant des structures, méta-données et données spécifiques. Les annotations couvrent différents niveaux, de la segmentation à l'analyse sémantique et discursive. La ressource est enrichie chaque année par l'ajout de nouveaux textes et l'extension des couches d'annotations, aboutissant à un corpus diversifié et entièrement annoté.

Ce projet est un outil d'analyse de textes alsaciens, permettant l'extraction de règles de variation orthographique à partir d'un corpus de théâtre alsacien développé dans le cadre du projet MeThAL. Il permet également le traitement de fichiers TEI et l'extraction de métadonnées.

Corpus et outils pour études diachroniques de la prononciation en langue anglaise basée sur dictionnaires, démonstration de l'intérêt du jupyter notebook pour la création d'outils de recherche sur mesure pour l'interrogation de données structurées.

Le projet geocache-scrapping est dédié à la récupération et l'analyse de données géolocalisées provenant de sites de géocaching. Il permet d'extraire des informations sur les caches, telles que leur nom, leur description, leur emplacement et d'autres détails utiles.

Le projet GRAFE (Corpus Multilingue Grec, Roumain, Anglais, Français, Espagnol) propose des outils et méthodes pour le traitement de corpus multilingues. Il permet d'analyser, d'aligner et de manipuler des données linguistiques.

Ce projet vise à analyser la distribution des références spatiales dans les contributions du Grand Débat, à l'aide de modèles de traitement automatique du langage naturel. Il permet d'étudier la place occupée par les mentions de localisation et de spatialisation dans les textes du corpus du Grand Débat.