Le projet DM est dédié à l'analyse de documents textuels, avec une fonctionnalité clé de reconnaissance de symboles spécifiques. Il permet également de convertir des lettres en chiffres, offrant ainsi des outils utiles pour le traitement et l'interprétation de données textuelles.

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 herelles_NER est un outil d'extraction et d'analyse de règles spécifiques à un métier à partir de documents textuels. Il permet de détecter et de signaler les problèmes dans ces documents en utilisant des techniques de traitement automatique du langage naturel.

Ce projet consiste en un outil de gestion et d'analyse de documents historiques. Il permet la transcription de textes manuscrits et offre des fonctionnalités d'analyse de données textuelles pour une meilleure compréhension de ces documents.

Le projet UimaOnSpark permet d'exécuter des pipelines UIMA sur des données textuelles à l'aide d'Apache Spark. Il est principalement utilisé pour la segmentation de sections dans des documents médicaux, ce qui facilite l'analyse et l'interprétation de ces documents.

Le projet txm-contrib permet aux partenaires du projet Textométrie (TXM) de partager et réutiliser des corpus textuels, de créer et modifier des scripts pour l'analyse textuelle, et de personnaliser l'affichage de données textuelles grâce à des feuilles XSL et CSS. Il contient également de la documentation et des supports de cours.

Ce projet, nommé tf-idf_poc, a pour objectif de mesurer la fréquence des termes (tf-idf) dans les rapports de la Cour des comptes. Il s'agit d'un outil d'analyse textuelle permettant de mettre en évidence l'importance relative de certains mots-clés dans un corpus de documents.

FRMGCM est un outil permettant l'analyse de logs, l'extraction de termes, la gestion de corpus et la recherche de documents. Il offre des fonctionnalités avancées pour le traitement et l'indexation de données textuelles.

Ce projet permet d'analyser des documents textuels, de reconnaitre des symboles et de convertir des lettres en chiffres.