Projet de recherche académique dédié à la classification zéro-exemple des relations discursives dans des textes multilingues. Il permet d'identifier et catégoriser automatiquement les liens logiques entre phrases ou segments de texte sans entraînement préalable sur des données spécifiques à une langue. Les applications visent à améliorer la compréhension automatique des discours dans des contextes variés, notamment pour des études linguistiques ou des outils d'analyse textuelle avancés.

Ce projet développe un modèle amélioré par des caractéristiques pour la classification des relations discursives dans plusieurs langues. Il s'appuie sur des données issues de tâches partagées en linguistique computationnelle pour analyser et catégoriser les liens entre les unités de discours. L'objectif est d'améliorer la compréhension automatique des textes en identifiant les relations sémantiques et structurelles, notamment dans des contextes multilingues.

Le projet text-classification est un outil d'analyse et de traitement automatique de texte. Il permet de classer, catégoriser et analyser le contenu de données textuelles, offrant ainsi des informations précieuses pour la prise de décision et l'automatisation des processus.

Projet dédié à l'analyse et à la classification automatique de documents textuels. Il permet d'extraire des entités nommées, de catégoriser des contenus et d'identifier des thèmes principaux. Utilisé pour automatiser le traitement de grandes quantités de texte, il facilite la recherche d'informations et l'organisation de données non structurées.

Ce projet permet de classifier des signaux en analysant leurs composantes fréquentielles. Il est conçu pour traiter des données temporelles complexes, comme des séries temporelles ou des signaux audio, afin d'identifier des motifs ou des anomalies. Les applications incluent l'analyse de données industrielles, la détection de défauts ou l'étude de phénomènes naturels.

Le projet MML-classification permet de définir des modèles de machine learning à des fins de classification, en spécifiant des jeux de données d'entrée et en configurant des algorithmes de classification. Il offre également des options de validation croisée.

Ce projet consiste en un catalogue de notebooks d'entrée de gamme dédié à la formation de professionnels de santé. Il permet la classification de médicaments et l'analyse de données médicales.