Ce projet développé par le PEReN et Viginum vise à fournir un cadre pour détecter les textes générés par des intelligences artificielles. Il intègre plusieurs détecteurs spécialisés (Binoculars, FastDetectGPT, RADAR, etc.) capables d'identifier des contenus automatisés en analysant des caractéristiques linguistiques et statistiques. L'objectif est de lutter contre la désinformation et de renforcer la confiance dans les contenus numériques en proposant une solution robuste et évolutive pour l'évaluation de textes.

PyMotifs est une bibliothèque open source dédiée à l'analyse, la modélisation et la classification de textes dans le domaine des sciences humaines. Développée par des chercheurs du CNRS et de l'Université Paris III, elle permet aux utilisateurs de traiter des corpus textuels de manière automatisée. L'outil facilite l'exploration de motifs linguistiques, l'identification de structures récurrentes et l'extraction de connaissances à partir de données textuelles complexes. Il s'adresse principalement aux chercheurs, enseignants et étudiants en linguistique, littérature ou sciences sociales.

Ce projet consiste à développer une ontologie dédiée à l'Europe en analysant des textes pour identifier des motifs linguistiques et des relations entre les mots. Il permet de structurer des concepts clés et de générer des clusters thématiques pour faciliter la compréhension et l'exploitation des données textuelles. Les résultats sont évalués à l'aide d'un standard de référence et présentés sous forme de rapports et de visualisations.

DeepGrail est un outil d'analyse linguistique spécialisé dans le traitement automatique du français. Il permet d'annoter des phrases avec des étiquettes syntaxiques et sémantiques précises, facilitant ainsi la compréhension et la structuration des textes. Basé sur des modèles de type BERT, il offre une solution pour entraîner des taggers personnalisés ou utiliser des modèles préexistants. Idéal pour la recherche en linguistique computationnelle ou l'intégration dans des pipelines de NLP.

Ce projet fournit une interface Python pour intégrer TreeTagger, un outil d'étiquetage morphosyntaxique, au sein de la méthode Cortext. Il permet d'extraire et d'analyser des termes linguistiques à partir de textes en plusieurs langues (français, anglais, espagnol, allemand, italien). Le dépôt archive également les fichiers binaires de TreeTagger pour garantir leur disponibilité et leur intégration dans des environnements Docker dédiés à l'analyse textuelle.

ModLang est un outil d'analyse textuelle et de reconnaissance d'auteurs conçu pour traiter des documents écrits. Il permet d'identifier des auteurs à partir de textes, de déterminer la langue d'un document, et de modéliser des structures linguistiques via des n-grammes. Il est utile pour des applications en linguistique computationnelle, en sécurité informatique ou en traitement automatique des langues.

Outil d'analyse textuelle conçu pour identifier et extraire des motifs linguistiques au sein de grands corpus. Il facilite la recherche de co-occurrences et l'exploration des relations entre termes dans des textes scientifiques ou documentaires. Utilisé principalement dans le cadre de projets de veille, de recherche académique ou d'intelligence économique, il permet d'automatiser l'analyse de données textuelles pour en dégager des tendances ou des insights pertinents.

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.

EMRLearning est un projet dédié à l'analyse et au traitement automatique du langage naturel. Il permet d'extraire des synonymes à partir de grands corpus textuels, d'annoter des données pour des applications en linguistique computationnelle et de générer des modèles de langage adaptés. L'outil est particulièrement utile pour les chercheurs, les linguistes et les développeurs travaillant sur des projets nécessitant une compréhension avancée des textes.

Outil d'annotation et d'analyse linguistique dédié aux textes historiques et médiévaux. Permet de traiter des corpus en castillan médiéval, classique, moderne et en latin classique. Génère des annotations grammaticales et des lemmatisations à partir de formats XML/TEI, texte ou TSV. Facilite l'intégration des résultats dans des outils d'analyse textuelle comme TXM.