Ce projet permet d'analyser des données textuelles et de visualiser des statistiques. Il offre la possibilité de gérer des corpus de textes et de rechercher des mots-clés.

Le projet CHI-KNOW-PO a pour objectif d'identifier des schémas de co-occurrence de champs lexicaux et de emprunts textuels à travers les genres dans la Chine médiévale, en se concentrant plus spécifiquement sur les plantes parmi d'autres thèmes. Le projet se déroule en trois étapes : la numérisation, l'édition et la publication d'une corpus d'anthologies poétiques, de commentaires, de dictionnaires, d'encyclopédies et de traités pratiques de la période médiévale chinoise (environ 200-1000 apr. J.-C.) ; la création d'une base de données avec des informations bio-bibliographiques et sémantiques utiles pour des fins d'édition et d'exploration de textes ; et le développement de scripts permettant d'effectuer des recherches, des filtres et des analyses statistiques personnalisés pour étudier la co-occurrence de mots et de groupes de mots dans des textes donnés et identifier d'éventuels cas de réutilisation textuelle.

Le projet ofrlex vise à fournir des outils d'analyse et de traitement de sources lexicales, permettant la construction d'un dictionnaire étymologique et la recherche de mots dans des corpus textuels. Il s'appuie sur plusieurs sources lexicales, dont FroLex, les lemmes Tobler-Lommatzsch, TCAF4 et enwiktionary, ainsi que sur des arbres syntaxiques annotés (SRCMF treebank) et d'autres données textuelles.

Le projet reanalyse est une plateforme d'analyse de données textuelles permettant la recherche d'informations et la visualisation de données. Il est basé sur Django et utilise Solr pour l'indexation et la recherche.

Ce projet propose un cours accéléré sur les expressions régulières, illustré avec le langage de programmation R. Il inclut une présentation et des exercices pratiques. Les expressions régulières sont un outil puissant pour l'analyse et le traitement de chaînes de caractères, permettant de rechercher des motifs spécifiques dans des données textuelles et d'en extraire ou manipuler des sous-chaînes.

Le projet odd-istex vise à créer un schéma TEI pour le projet ISTEX, facilitant ainsi la recherche et l'exploitation de données textuelles. Il est développé par Stéphanie Gregorio du Inist-CNRS en France.

Ce projet est un outil d'analyse de graphes dédié à la bio-informatique. Il permet de rechercher des sous-graphes isomorphes, de calculer des distances entre graphes, et de générer des représentations textuelles de graphes.

Formation Cortext au Rio de Janeiro en février 2018 utilisant une présentation de 2017. Les participants ont découvert des outils de recherche textuelle et des méthodes d'analyse de données.

Le projet alviscorpus est un outil de récolte et d'annotation de corpus de textes. Il permet de collecter des données textuelles à partir de différentes sources, de les analyser et de les annoter manuellement ou automatiquement. Cet outil est utilisé dans le domaine de la recherche en linguistique, de l'analyse de sentiments et de l'intelligence artificielle.

Le projet cbma-philologic vise à faciliter la recherche textuelle et l'analyse de corpus de textes grâce à des fichiers de configuration spécifiques à Philologic. Il permet une gestion optimisée des configurations pour un fonctionnement efficace de l'outil.