Ce projet est une application Flask utilisée pour évaluer les annotations d'événements dans un corpus de documents. Après une annotation manuelle d'événements (ce qui signifie l'association d'identifiants Wikidata aux ID d'événements du corpus), ces annotations doivent être évaluées. L'application fournit une interface unique pour un ensemble d'évaluateurs qui évalueront chaque événement individuellement et détermineront s'il s'agit de l'événement correct ou non.

Ce projet permet de calculer les poids TF-IDF pour les tokens, les lemmes, les entités, etc. de vos jeux de données à partir d'un fichier contenant des caractéristiques.

Ce projet fournit des outils pour manipuler les prédictions d'un modèle de segmentation qui produit des masques de segmentation. Les masques de segmentation sont fusionnés dans un seul fichier. Le projet offre deux utilitaires : la conversion d'un masque d'image de segmentation en un fichier JSON décrivant la segmentation et le redimensionnement de la segmentation d'un fichier JSON.

Ce package est dédié à la gestion et au traitement de corpus de données textuelles dans le cadre du projet news_tracking. Il fournit des outils pour la préparation des données et leur formatage, facilitant ainsi le travail des algorithmes de traitement de ces données.

Ce projet est une réimplementation de l'algorithme de suivi de nouvelles proposé par Miranda et al. (2018). Il offre une API standard pour une utilisation industrielle, avec des algorithmes alternatifs tels que K-Means. L'objectif est de fournir des normes élevées en matière d'automatisation et de qualité.

Ce projet est un cadre Python qui permet d'identifier et de classer les tweets liés aux crises en fonction de leur informativité. Il utilise des algorithmes de classification et de regroupement de texte pour extraire les tweets les plus pertinents et les classer en fonction de leur similarité sémantique avec un lexique de crise.

Ce projet fournit des outils pour former et tester un modèle Mask-RCNN utilisant PyTorch. Il permet la segmentation d'images pour la détection d'objets, la reconnaissance d'objets dans des images et l'analyse de la mise en page de documents.

Ce projet rassemble des outils pour manipuler le jeu de données PARES (PArish REcord Survey), y compris l'exportation d'annotations à partir d'ArkIndex, la gestion des transcriptions, entités et catégories sur ArkIndex, la vérification de la qualité des données, le traitement et l'extraction d'éléments à partir d'images et d'étiquettes.

Ce projet permet de suivre et regrouper les actualités en fonction des sujets traités dans les articles de presse. Il s'appuie sur le package document_tracking et manipule les données selon le format document_tracking_resources.