Ce projet permet de détecter la langue d'un texte grâce à l'apprentissage automatique. Il utilise des algorithmes avancés pour identifier la langue d'un texte donné, ce qui peut être utile dans de nombreux cas d'utilisation, tels que l'analyse de données textuelles et le traitement automatisé de langues.

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.

Le projet cdtn-nlp a pour objectif d'analyser et de comprendre des données textuelles à grande échelle en utilisant des techniques avancées de traitement automatique des langues (TAL) et de l'apprentissage automatique. Il permet d'extraire des informations utiles et de catégoriser des données textuelles pour faciliter la prise de décision et l'automatisation de processus métiers.

Le projet lrec-coling2024 est dédié au traitement et à l'analyse de données textuelles. Il offre des fonctionnalités avancées de classification, de détection de langues et d'extraction d'information, permettant une meilleure compréhension et exploitation des données.

Le projet dataESR vise à collecter, traiter et analyser des données relatives à l'enseignement supérieur et à la recherche en France. Il s'appuie sur des techniques d'extraction de données à partir de sources variées (web scraping, API, etc.), de traitement automatisé de données textuelles (NLP, SPARQL) et de visualisation de réseaux de relations (Neo4j).

Le projet motel est une plateforme dédiée à l'analyse et au traitement automatisé de données textuelles. Il offre des fonctionnalités avancées d'extraction d'information, de visualisation de données et de traitement automatisé de langage.

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.

Ce projet, présenté lors d'une conférence à MATE-SHS, fournit des démonstrations et des ressources pour l'utilisation de Python dans les sciences humaines et sociales. Il inclut des exemples de traitement de données, d'analyse de données textuelles et de visualisation de données géographiques.

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.

Corpus Capta est un projet dédié à l'extraction, au traitement et à l'analyse de données textuelles. Il permet de neutraliser les caractères diacritiques et de rechercher et filtrer des données dans des tables.