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.

Le projet polyhash-bootstrap est un outil d'analyse sémantique de données et de traitement automatisé de langage naturel. Il permet de générer des résumés de texte et d'extraire des informations clés à partir de données textuelles.

Grew est un projet dédié au traitement automatisé du langage naturel. Il permet l'analyse sémantique de texte et la création de règles pour le traitement de texte. Il dispose d'une interface de ligne de commande et d'une interface web-based pour faciliter son utilisation.

Ce projet utilise des techniques d'apprentissage automatique pour représenter et analyser les données de manière efficace. Il permet de former des modèles sur des données variées, telles que des images ou du texte, et de les utiliser pour différentes tâches, telles que la reconnaissance d'images ou le traitement du langage naturel.

Ce projet utilise TensorFlow et scikit-learn pour effectuer des analyses et classifications de données, en particulier du texte, grâce au traitement du langage naturel avec des outils tels que gensim et NLTK.

Le projet ANTA2 (Actor Network Text Analyser v2) est une solution d'analyse de réseaux d'acteurs et d'extraction de métadonnées. Il offre des fonctionnalités de traitement du langage naturel pour aider à comprendre et interpréter les relations entre les acteurs.

Librairie permettant d'identifier et d'extraire des références à des articles de loi dans des textes bruts. Elle utilise des algorithmes de traitement de langage naturel pour analyser les textes et classifier les tokens dans des catégories prédéfinies.

Libcaml-grew est une bibliothèque permettant d'analyser et de traiter des données textuelles de manière automatisée. Elle offre des fonctionnalités d'extraction d'information et de traitement du langage naturel.

Le projet 3-data est une plateforme dédiée à la gestion et l'analyse de données linguistiques. Il permet le traitement automatisé de corpus textuels et offre des fonctionnalités d'extraction et de traitement de données pour le traitement automatisé de langage naturel.

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.