Ce projet est un script d'évaluation pour le WebNLG Challenge 2020, qui permet d'évaluer la génération de texte à partir de données RDF en utilisant des métriques automatiques telles que BLEU, METEOR, chrF++, TER, BERTScore, et BLEURT pour le texte en anglais.

Wordcloudgenerator est un projet dédié à la génération de nuages de mots à partir de textes, facilitant l'analyse de données et la visualisation des fréquences de mots. Idéal pour les analystes, chercheurs et professionnels du traitement de données textuelles.

LLaVA est un projet visant à fournir des fonctionnalités d'assistance pour la génération de descriptions de texte à partir de données markdown, la capitalisation des premières lettres de mots, la gestion des sélections de questions et de modèles, le préremplissage des menus déroulants de questions et de modèles, et l'affichage de questions et de réponses.

Le projet arbore est une application permettant d'analyser et de visualiser des données textuelles à partir de messages asynchrones. Il offre des fonctionnalités de traitement automatisé de texte, de génération de graphiques et de diagrammes, ainsi que de gestion de files d'attente de messages.

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.

Le projet harvest-orcid est un outil permettant de récupérer et d'analyser des données académiques à partir des identifiants ORCID. Il offre des fonctionnalités avancées de traitement de données, telles que l'analyse de texte et la génération de rapports.

Bionlp-st-py est un parseur Python dédié au format BioNLP-ST, utilisé dans l'analyse de textes biomédicaux et l'extraction d'informations à partir de données biologiques. Il permet de générer des arborescences annotées à partir de fichiers texte, a1 et a2.

Le projet alvisre est dédié au traitement et à l'analyse de données textuelles, en particulier au format JSON. Il offre des fonctionnalités d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) de données, ainsi que des capacités de génération de rapports et de visualisation.

Le projet istex-nerd est un client ISTEX pour le service de pêche aux entités. Il permet d'extraire des entités à partir de données textuelles, d'analyser des métriques et de générer des rapports.

Ce projet gère la collecte, le traitement et la visualisation de données historiques, en particulier de corpus textuels. Il offre des fonctionnalités de génération de timelines et d'analyse de contenu, et permet l'intégration de ces fonctionnalités dans des applications web grâce à des composants customisables.