Libcaml-grew est une bibliothèque permettant d'analyser et de traiter des données textuelles de manière automatisée. Elle offre des fonctionnalités d'extraction d'information et de traitement du langage naturel.

PyMotifs est une bibliothèque open source dédiée à l'analyse, la modélisation et la classification de textes dans le domaine des sciences humaines. Développée par des chercheurs du CNRS et de l'Université Paris III, elle permet aux utilisateurs de traiter des corpus textuels de manière automatisée. L'outil facilite l'exploration de motifs linguistiques, l'identification de structures récurrentes et l'extraction de connaissances à partir de données textuelles complexes. Il s'adresse principalement aux chercheurs, enseignants et étudiants en linguistique, littérature ou sciences sociales.

Le projet Very Light Transformer (VLT) est une architecture légère implémentée avec Pytorch, destinée au traitement automatisé de données textuelles. Il permet l'analyse sémantique de texte et la génération automatique de texte.

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.

Ce projet propose un outil de vérification de palindromes, permettant de déterminer si une chaîne de caractères se lit de la même manière dans les deux sens. Il peut être utilisé pour des exercices éducatifs, des jeux de mots ou des validations de données textuelles. Simple et efficace, il répond à un besoin courant en algorithmique et en traitement de texte.

Le projet 3-data est une plateforme dédiée à la gestion et l'analyse de données linguistiques. Il permet le traitement automatisé de corpus textuels et offre des fonctionnalités d'extraction et de traitement de données pour le traitement automatisé de langage naturel.

EMRLearning est un projet dédié à l'analyse et au traitement automatique du langage naturel. Il permet d'extraire des synonymes à partir de grands corpus textuels, d'annoter des données pour des applications en linguistique computationnelle et de générer des modèles de langage adaptés. L'outil est particulièrement utile pour les chercheurs, les linguistes et les développeurs travaillant sur des projets nécessitant une compréhension avancée des textes.

AutoBD est une application libre dédiée à la création de bandes dessinées. Elle permet aux utilisateurs de concevoir des planches, d'ajouter des éléments graphiques et textuels, puis d'exporter le résultat sous forme d'image. Tout le traitement s'effectue localement sur l'appareil de l'utilisateur, garantissant la confidentialité des données.

Ce projet propose un module de normalisation et d'automatisation pour les analyses sémantiques et le traitement du langage naturel (NLP). Il permet de standardiser les outils et méthodes utilisés dans les projets d'analyse sémantique, tout en offrant des pipelines prêts à l'emploi pour accélérer la mise sur le marché de services NLP. Le projet facilite le prétraitement de données textuelles variées (chaînes de caractères, listes, tableaux, fichiers CSV) et simplifie le développement de modèles de machine learning.

L’École d'été Quantilille 2021 propose des modules de formation en méthodes quantitatives pour les sciences sociales. Elle couvre le traitement de données textuelles, l'analyse statistique, la cartographie et l'utilisation d'outils comme R et QGIS. Les supports pédagogiques sont mis à disposition sous licence libre pour favoriser leur réutilisation et diffusion.