Service d'analyse en text mining sur Migale dédié aux sciences de la vie. Il offre une collaboration et un accompagnement sur demande pour des mini-projets d'extraction d'informations à partir de textes bruts issus de la littérature scientifique ou de bases de données en bioinformatique. Les projets d'analyse doivent correspondre à des applications du text mining pour les sciences de la vie et visent la constitution de corpus textuels thématiques, l'extraction d'entités nommées et la classification d'informations textuelles.

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.

Le projet corpus_texte est dédié à la gestion et l'analyse de données textuelles pour le projet TIME US. Il rassemble l'ensemble des fichiers de texte brut générés et collectés dans le cadre du projet.

Ce projet permet d'analyser des données textuelles et de visualiser des statistiques. Il offre la possibilité de gérer des corpus de textes et de rechercher des mots-clés.

Le projet CHI-KNOW-PO a pour objectif d'identifier des schémas de co-occurrence de champs lexicaux et de emprunts textuels à travers les genres dans la Chine médiévale, en se concentrant plus spécifiquement sur les plantes parmi d'autres thèmes. Le projet se déroule en trois étapes : la numérisation, l'édition et la publication d'une corpus d'anthologies poétiques, de commentaires, de dictionnaires, d'encyclopédies et de traités pratiques de la période médiévale chinoise (environ 200-1000 apr. J.-C.) ; la création d'une base de données avec des informations bio-bibliographiques et sémantiques utiles pour des fins d'édition et d'exploration de textes ; et le développement de scripts permettant d'effectuer des recherches, des filtres et des analyses statistiques personnalisés pour étudier la co-occurrence de mots et de groupes de mots dans des textes donnés et identifier d'éventuels cas de réutilisation textuelle.

Keyfayqua est un outil en ligne de commande permettant d'analyser la syntaxe de textes en français et en anglais. Il dispose de deux commandes : `parse` et `match`. La commande `parse` permet d'annoter un corpus de textes en détectant les entités et les relations de dépendance, et de générer des représentations CoNLL-formattées des textes annotés. La commande `match` permet d'appliquer des motifs Semgrex aux textes annotés pour détecter des relations syntaxiques spécifiques.

Agora-NLP est un projet d'analyse sémantique de données textuelles. Il permet d'extraire des insights à partir de vastes corpus de données, de classer des documents, de détecter des entités nommées et de comprendre les sentiments exprimés dans les textes.

Le projet srcmf-ud est un outil dédié au traitement de données linguistiques, plus spécifiquement à l'annotation de texte selon les normes Universal Dependencies (UD). Il permet d'analyser des corpus et d'y apposer une annotation UD, facilitant ainsi l'exploitation et l'analyse de ces données pour des applications en linguistique computationnelle.

Le projet txm-ressources est une collection de corpus de texte et de scripts permettant de faciliter le traitement de ces données pour l'analyse textuelle. Il offre des fonctionnalités dédiées à la gestion et à l'organisation de ces ressources, ainsi qu'à l'automatisation de certaines tâches récurrentes.

Gargantext est une plateforme collaborative d'exploration de corpus de textes. Il combine des outils de traitement automatique des langues, de fouille de textes, d'analyse de réseaux complexes et de visualisation interactive pour permettre une analyse approfondie de grands corpus de données textuelles.