Outil open source permettant de comparer des fichiers ou des répertoires pour identifier les différences entre deux versions. Il propose plusieurs interfaces (texte, web, graphique) pour visualiser et analyser les modifications, utile pour le développement logiciel, le débogage ou la revue de code.

Re-BERT est un projet d'extraction de relations entre entités dans du texte, utilisant différents types de modèles BERT. Il permet de détecter et d'extraire des relations spécifiques entre des entités nommées, telles que des personnes, des organisations ou des lieux, dans des données textuelles. Re-BERT est particulièrement utile pour l'analyse de données biomédicales, où il peut aider à identifier des relations entre des molécules, des gènes ou des maladies.

Poeme_tp est un outil d'analyse de poèmes permettant de détecter des similarités entre différents textes. Il offre une interface pour saisir ou importer des poèmes, ainsi qu'une représentation visuelle des résultats d'analyse.

Ce projet développé pour le Hackathon 2024 du PEReN et de la Commission Européenne vise à automatiser l'analyse et la comparaison de documents réglementaires européens. Il utilise des techniques de traitement automatique du langage et de recherche d'information pour extraire, structurer et comparer des textes juridiques issus de différentes plateformes. L'objectif est d'aider les régulateurs et les institutions publiques à identifier les incohérences ou les chevauchements entre les réglementations.

Ce projet, nommé `document_processing`, fournit des fonctions pour pré-traiter le texte en vue de différentes tâches NLP. Il utilise `spaCy` et ses modèles pour analyser le texte. Le point d'entrée de ce package est `process_documents`, où vous fournissez une `Series` de documents à traiter et le nom du modèle `spaCy` qui sera chargé pour transformer les textes.

Outil d'analyse comparative permettant de comparer deux sous-corpus au sein d'un jeu de données pour identifier et visualiser les différences dans leur contenu textuel ou leurs champs catégoriels. Utilisé pour des études linguistiques, sociologiques ou marketing, il met en évidence les contrastes entre des ensembles de documents afin d'en extraire des insights pertinents.

Ce projet propose une méthodologie pour comparer et analyser les représentations internes de différents modèles d'encodage (visuels, textuels et multimodaux) à l'aide d'autoencodeurs clairsemés. Il permet d'identifier les concepts partagés entre ces modèles et de quantifier leur similarité, offrant ainsi une meilleure compréhension des mécanismes d'apprentissage des modèles d'intelligence artificielle. Les résultats éclairent sur l'impact de l'entraînement multimodal et la généralisation des caractéristiques.

DicoDiachro est un projet dédié à l'analyse diachronique de la prononciation de l'anglais à partir de dictionnaires historiques couvrant les XVIIIe au XXIe siècles. Il propose des outils pour parser, normaliser et comparer des corpus textuels, permettant d'étudier les évolutions phonétiques et orthographiques. Le projet inclut des notebooks interactifs pour faciliter l'exploration des données et des analyses croisées entre différentes périodes.