Ce projet est un modèle de template pour générer des projets Python dédiés à la création de méthodes pour Cortext Manager, une plateforme d'analyse de données textuelles. Il fournit une structure de projet préconfigurée avec des outils modernes comme Docker, Ruff pour le linting et uv pour la gestion des dépendances. Le template simplifie le développement et le déploiement de nouvelles méthodes analytiques.

Plateforme dédiée à la gestion, l'analyse et l'archivage de corpus textuels, principalement destinée aux chercheurs en sciences humaines. Elle permet de structurer, annoter et explorer des collections de documents historiques ou littéraires. Les outils intégrés facilitent l'extraction de données, la visualisation des résultats et la collaboration entre utilisateurs pour des projets de recherche.

NIVO est un projet open source dédié à l'analyse sémantique et à la gestion de données textuelles. Il permet aux équipes de collaborer sur des contenus enrichis, d'automatiser des processus de test et de déploiement, et d'intégrer des outils pour faciliter le travail collaboratif. Le projet s'inscrit dans un cadre académique et vise à faciliter la recherche en linguistique computationnelle et en traitement automatique des langues.

SIRIUS-ML est un dépôt de code dédié à l'analyse et au traitement automatisé de verbatims. Il propose des outils pour modérer, classifier et détecter des anomalies dans des contenus textuels, tout en garantissant l'anonymisation des données sensibles. Ces fonctionnalités sont utilisées dans le cadre du projet SIRIUS, une initiative publique visant à améliorer la gestion des retours citoyens.

Ce projet vise à développer des outils pour analyser et structurer des données textuelles ou semi-structurées en exploitant des technologies sémantiques. Il permet d'extraire des informations pertinentes, de les organiser et de les rendre exploitables pour des applications variées comme l'intelligence artificielle, la recherche d'information ou la gestion de connaissances.

Ce package est dédié à la gestion et au traitement de corpus de données textuelles dans le cadre du projet news_tracking. Il fournit des outils pour la préparation des données et leur formatage, facilitant ainsi le travail des algorithmes de traitement de ces données.

Inlake est une passerelle dédiée à l'ingestion et à la gestion de données pour un système de base de connaissances axé sur les événements. Il permet l'intégration fluide de fichiers binaires, de métadonnées et d'informations textuelles structurées ou non. Conçu dans le cadre du projet scientifique Astragale, il facilite le stockage, la validation et le traitement des données pour des applications de recherche.

Le projet txm-ressources est une collection de corpus de texte et de scripts permettant de faciliter le traitement de ces données pour l'analyse textuelle. Il offre des fonctionnalités dédiées à la gestion et à l'organisation de ces ressources, ainsi qu'à l'automatisation de certaines tâches récurrentes.

Le projet corpus_texte est dédié à la gestion et l'analyse de données textuelles pour le projet TIME US. Il rassemble l'ensemble des fichiers de texte brut générés et collectés dans le cadre du projet.

Ce projet est un petit jeu textuel sans prétention, qui affiche un plateau de jeu composé de cases. Chaque case peut contenir un pion, et le but du jeu est de déplacer ces pions selon certaines règles. Le jeu gère les déplacements de pions, la gestion des bonus et des exceptions.