datasets-CNRS/ThesoTM huggingface dataset:
LDABiplots / LDABiplots
Definition: "Contains the development of a tool that provides a web-based graphical user interface (GUI) to perform Biplots representations from a scraping of news from digital newspapers under the Bayesian approach of Latent Dirichlet Assignment (LDA) and machine learning algorithms." (source: https://cran.r-project.org/web/packages/LDABiplots/index.html).
Définition : « outil avec une interface utilisateur graphique web pour réaliser des représentations de type biplot à partir du moissonnage de nouvelles de journaux numériques avec une approche bayésienne de l'allocation de Dirichlet latente et d'algorithmes d'apprentissage automatique. » (source : https://cran.r-project.org/web/packages/LDABiplots/index.html).
Broader concept: R package / paquet R
Application field: generic / générique
Tasks performed: topic detection / identification de topics
Implements: latent Dirichlet allocation / allocation de Dirichlet latente
Programming language: HTML§§R language
Platforms: Linux§§Windows§§macOS
Interface: web user interface / interface utilisateur web
Licence: GNU GPL v3 / GNU GPL v3
Uses software: R / R
Repository: https://cran.r-project.org/web/packages/LDABiplots/index.html
LDAShiny / LDAShiny
Definition: "a tool that provides a web-based graphical user interface (GUI) to perform a review of the scientific literature under the Bayesian approach of Latent Dirichlet Allocation (LDA) and machine learning algorithms" (source: https://cran.r-project.org/web/packages/LDAShiny/index.html).
Définition : « outil qui fournit une interface utilisateur graphique (GUI) web pour effectuer un examen de la littérature scientifique selon l'approche bayésienne de l'allocation de Dirichlet latente (LDA) et à partir d’algorithmes d'apprentissage automatique. » (source : https://cran.r-project.org/web/packages/LDAShiny/index.html).
Broader concept: R package / paquet R
Application field: generic§§generically dependent continuant / générique§§continuant dépendant génériquement
Tasks performed: topic detection / identification de topics
Implements: latent Dirichlet allocation / allocation de Dirichlet latente
Input data: .csv
Programming language: R language
Platforms: Linux§§Windows§§macOS
Interface: web user interface§§command-line interface / interface utilisateur web§§interface en ligne de commande
Licence: GNU GPL v3 / GNU GPL v3
Uses software: R / R
Repository: https://cran.r-project.org/web/packages/LDAShiny/index.html§§https://github.com/JavierDeLaHoz/LDAShiny
LDAvis / LDAvis
Definition: "Tools to create an interactive web-based visualization of a topic model that has been fit to a corpus of text data using Latent Dirichlet Allocation (LDA)" (source: https://cran.r-project.org/web/packages/LDAvis/index.html).
Définition : « Outils permettant de créer une visualisation interactive sur le Web d'un modèle de topiques d’un corpus de données textuelles à l'aide de l'allocation de Dirichlet latente (LDA) » (source : https://cran.r-project.org/web/packages/LDAvis/index.html).
Broader concept: R package / paquet R
Application field: generic / générique
Tasks performed: topic detection§§visualization / identification de topics§§visualisation
Implements: latent Dirichlet allocation / allocation de Dirichlet latente
Programming language: JavaScript§§R language
Platforms: Linux§§Windows§§macOS
Interface: web user interface§§command-line interface / interface utilisateur web§§interface en ligne de commande
Design country: United States / États-Unis
Licence: MIT License / licence MIT
Uses software: R / R
Repository: https://cran.r-project.org/package=LDAvis§§https://github.com/cpsievert/LDAvis
LPU / LPU
Definition: LPU (which stands for Learning from Positive and Unlabeled data) is a text learning or classification system that learns from a set of positive documents and a set of unlabeled documents (without labeled negative documents). This type of learning is different from classic text learning/classification, in which both positive and negative training documents are required.
Définition : LPU (qui signifie Learning from Positive and Unlabeled data) est un système d'apprentissage ou de classification de textes qui apprend à partir d'un ensemble de documents positifs et d'un ensemble de documents non étiquetés (sans documents négatifs étiquetés). Ce type d'apprentissage est différent de l'apprentissage/classification de textes classiques, dans lequel des documents d'entraînement sont nécessaires.
Broader concept: software application / application logicielle
Application field: generic / générique
Implements: expectation–maximization algorithm§§support vector machine / algorithme d'espérance-maximisation§§machine à vecteurs de support
Programming language: text categorization
Platforms: Windows
Interface: command-line interface / interface en ligne de commande
Design country: United States / États-Unis
Licence: free to use license / licence libre d'utilisation
Reference: Bekker, J. & Davis, J. Learning from positive and unlabeled data: a survey, (2020), Machine Learning 109, 719-760 https://doi.org/10.1007/s10994-020-05877-5
Ladino / ladino
Also known as: Judaeo-Spanish§§Judeo-Spanish / judéo-espagnol
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: lad
ISO 639-2: lad
ISO 639-3: lad
Lahnda / Lahnda
Also known as: Lahndi§§Western Punjabi / 
Broader concept: Punjabi / pendjabi
IETF language tag: lah
ISO 639-2: lah
ISO 639-3: lah
LaMDA / LaMDA
Also known as: Language Models for Dialog Applications / Language Models for Dialog Applications
Definition: "LaMDA is a family of Transformer-based neural language models specialized for dialog" (Thoppilan et al., 2022).
Définition : « LaMDA est une famille de modèles de langage neuronaux de type transformeur et spécialisée dans le dialogue" (Thoppilan et al., 2022).
Broader concept: large language model / grand modèle de langue
Application field: communication§§generic / communication§§générique
Tasks performed: word embedding / plongement lexical
Implements: transformer / transformeur
Input languages: English / anglais
Design country: United States / États-Unis
Reference: Thoppilan, R., De Freitas, D., Hall, J., Shazeer, N., Kulshreshtha, A., Cheng, H.-T., Jin, A., Bos, T., Baker, L., Du, Y., Li, Y., Lee, H., Zheng, H. S., Ghafouri, A., Menegali, M., Huang, Y., Krikun, M., Lepikhin, D., Qin, J., … Le, Q. (2022). LaMDA: Language models for dialog applications. https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.08239
Lamnso' / Lamnso'
Also known as: Nso / bansaw§§banso§§banso'§§lamnsok§§lamso§§nsaw§§nsho’§§nso§§nso’§§panso
Broader concept: Bantu / langue bantoue
ISO 639-3: lns
LangMoDHS / LangMoDHS
Definition: A language model-based method for predicting DNase I hypersensitive sites in mouse genome.
Définition : Modèle de langage pour prédire les sites d'hypersensibilité à la DNase I dans le génome de la souris.
Broader concept: large language model / grand modèle de langue
Application field: biology / biologie
Implements: bidirectional long-short term memory§§convolutional neural network / mémoire court et long terme bidirectionnelle§§réseau de neurones convolutif
Design country: China / Chine
Reference: Tang, X., Zheng, P., Liu, Y., Yao, Y., Huang, G., Tang, X., Zheng, P., Liu, Y., Yao, Y., & Huang, G. (2023). LangMoDHS : A deep learning language model for predicting DNase I hypersensitive sites in mouse genome. Mathematical Biosciences and Engineering, 20(1), Art. mbe-20-01-048. https://doi.org/10.3934/mbe.2023048
language / langage
Broader concept: information content entity / entité de contenu informationnel
language model / modèle de langage
Also known as:  / modèle de langue§§modèle statistique de langage
Definition: A statistical model that represents the distribution of word sequence probabilities in a natural language.
Définition : Modèle statistique qui représente la distribution des probabilités de séquences de mots dans une langue naturelle.
Broader concept: information content entity / entité de contenu informationnel
Reference: Bengio, Y. (2008). Neural net language models. Scholarpedia, 3(1), 3881. https://doi.org/10.4249/scholarpedia.3881§§Chaumartin, F.-R., & Lemberger, P. (2020). Le traitement automatique des langues : Comprendre les textes grâce à l’intelligence artificielle. Dunod.
Lao / lao
Also known as: Laotian / laotien
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: lo
ISO 639-1: lo
ISO 639-2: lao
ISO 639-3: lao
large language model / grand modèle de langue
Also known as: LLM§§LLMs / grand modèle de langage§§grand modèle linguistique§§grands modèles de langage§§modèle de langage de grande taille§§modèle massif de langage
Definition: "Large language models (LLMs) mainly refer to transformer-based neural language models" (Minaee et al., 2024, p. 1).
Définition : « Les grands modèles de language (LLM) font principalement référence aux modèles de langage neuronaux basés sur les transformeurs. » (Minaee et al., 2024, p. 1).
Broader concept: language model / modèle de langage
Based on: transformer / transformeur
Reference: Minaee, S., Mikolov, T., Nikzad, N., Chenaghlu, M., Socher, R., Amatriain, X., & Gao, J. (2024). Large language models: A survey (arXiv:2402.06196). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.06196
latent class analysis / analyse des classes latentes
Also known as: LCA / 
Broader concept: clustering algorithm / algorithme de partitionnement
latent Dirichlet allocation / allocation de Dirichlet latente
Broader concept: topic modelling algorithm / algorithme de modélisation de topiques
Implemented by: Cortext Manager§§DKPro Core§§GATE§§Gensim§§GibbsLDA++§§KeyATM§§LDABiplots§§LDAShiny§§LDAvis§§LingPipe§§MALLET§§Mallet R§§Psyctm§§rollingLDA§§Stanford Topic Modeling Toolbox§§TACIT§§TextAnalysis.jl§§TopicModels.jl§§Twitmo§§Voyant§§WarpLDA§§lda§§lda2vec§§ldaPrototype§§lda Python library§§ldatuning§§maptpx§§oolong§§pyLDAvis§§quanteda§§revtools§§scikit-learn§§seededlda§§sentopics§§text2vec§§textmineR§§topicdoc§§topicmodels§§topicmodels.etm§§tosca / Cortext Manager§§DKPro Core§§GATE§§Gensim§§GibbsLDA++§§KeyATM§§LDABiplots§§LDAShiny§§LDAvis§§LingPipe§§MALLET§§Mallet R§§Psyctm§§rollingLDA§§Stanford Topic Modeling Toolbox§§TACIT§§TextAnalysis.jl§§TopicModels.jl§§Twitmo§§Voyant§§WarpLDA§§lda§§lda2vec§§ldaPrototype§§librairie Python lda§§ldatuning§§maptpx§§oolong§§pyLDAvis§§quanteda§§revtools§§scikit-learn§§seededlda§§sentopics§§text2vec§§textmineR§§topicdoc§§topicmodels§§topicmodels.etm§§tosca
latent semantic analysis / analyse sémantique latente
Also known as: latent semantic indexing / indexation sémantique latente
Broader concept: topic modelling algorithm / algorithme de modélisation de topiques
Implemented by: FuzzyTM§§Gensim§§TextAnalysis.jl§§lsa package§§scikit-learn§§svs§§text2vec§§textmineR / FuzzyTM§§Gensim§§TextAnalysis.jl§§Paquet lsa§§scikit-learn§§svs§§text2vec§§textmineR
Latin / latin
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: la
ISO 639-1: la
ISO 639-2: lat
ISO 639-3: lat
Latvian / letton
Also known as: Lettish / lette
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: lv
ISO 639-1: lv
ISO 639-2: lav
ISO 639-3: lav
lazy bayesian rules classifier / classifieur de règles bayésien paresseux
Also known as: LBR / 
Definition: "application of lazy learning techniques to Bayesian tree induction" (Zheng & Webb, 2000, p. 53).
Définition : « application des techniques d’apprentissage paresseux à l’induction d’arbres bayésienne » (Zheng & Webb, 2000, p. 53).
Broader concept: bayesian model / modèle bayésien
Implemented by: RWeka / RWeka
Reference: Zheng, Z., & Webb, G. (2000). Lazy learning of Bayesian rules. Machine Learning, 41, 53–84. https://doi.org/10.1023/A:1007613203719
Le Trameur / Le Trameur
Definition: The Trameur is an analysis program comprising numerous functionalities for automatic, statistical and documentary analysis of texts with a view to their semantic, thema profiling and their interpretation. This software is originally a textometry tool: it integrates the classical functionalities of this type of tools. It also has particular functionalities that allow to dynamically annotate corpora or to explore richly annotated resources (monolingual/multilingual treebanks or alignments).
Définition : Le Trameur est un programme d’analyse comportant de nombreuses fonctionnalités pour l’analyse automatique, statistique et documentaire de textes en vue de leur profilage sémantique, thématique et de leur interprétation. Ce logiciel est à l’origine un outil de textométrie : il intègre les fonctionnalités classiques de ce type d’outils dans ce domaine. Il dispose aussi des fonctionnalités particulières qui permettent d’annoter dynamiquement des corpus ou d’explorer des ressources richement annotées (treebanks monolingues/multilingues ou des alignements).
Broader concept: software application / application logicielle
Application field: generic / générique
Tasks performed: co-occurrence analysis§§concordance analysis§§corpus analysis§§text annotation§§visualization / analyse des cooccurrences§§analyse de concordance§§analyse de corpus§§annotation textuelle§§visualisation
Implements: correspondence analysis / analyse factorielle des correspondances
Input languages: Bulgarian§§Dutch§§English§§Estonian§§Finnish§§French§§Galician§§German§§Italian§§Latin§§Polish§§Portuguese§§Romanian§§Slovak§§Slovenian§§Spanish§§Swahili / bulgare§§néerlandais§§anglais§§estonien§§finnois§§français§§galicien§§allemand§§italien§§latin§§polonais§§portugais§§roumain§§slovaque§§slovène§§espagnol§§swahili
Input data: .txt
Platforms: Windows§§macOS
Interface: desktop graphical user interface / interface utilisateur graphique desktop
Design country: France / France
Licence: free to use license / licence libre d'utilisation
Reference: Zimina M. & Fleury S. Perspectives de l'architecture Trame/Cadre pour les alignements multilingues, (2016), npss 11, 325353 https://doi.org/10.7202/1035940ar
leading eigenvalues / valeurs propres principales
Broader concept: clustering algorithm / algorithme de partitionnement
Implemented by: bibliometrix / bibliometrix
Legal-BERT / Legal-BERT
Definition: A BERT langage model for the legal domain.
Définition : Modèle de langage BERT pour le domaine légal.
Broader concept: large language model / grand modèle de langue
Application field: legal information / information légale
Tasks performed: word embedding / plongement lexical
Implements: transformer / transformeur
Input languages: English / anglais
Programming language: Python
Design country: Greece§§United Kingdom / Grèce§§Royaume-Uni
Licence: Apache License Version 2.0 / Apache License Version 2.0
Based on: BERT / BERT
Repository: https://github.com/nonameemnlp2020/legalBERT
Reference: Chalkidis, I., Fergadiotis, M., Malakasiotis, P., Aletras, N., & Androutsopoulos, I. (2020). Legal-BERT : The muppets straight out of law school. arXiv:2010.02559 [cs]. http://arxiv.org/abs/2010.02559
Legal-HeBERT / Legal-HeBERT
Definition: "Legal-HeBERT is a BERT model for Hebrew legal and legislative domains. " 'source: https://github.com/avichaychriqui/Legal-HeBERT).
Définition : Modèle de langue basé sur BERT pour l’hébreu dans le domaine légal.
Broader concept: large language model / grand modèle de langue
Application field: legal information / information légale
Implements: transformer / transformeur
Input languages: Hebrew / hébreu
Programming language: Python
Based on: HeBERT / HeBERT
Repository: https://github.com/avichaychriqui/Legal-HeBERT
Reference: Chriqui, A., Yahav, I., & Bar-Siman-Tov, I. (2022). Legal HeBERT: A BERT-based NLP Model for Hebrew legal, judicial and legislative texts. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4147127
legal information / information légale
Broader concept: knowledge area / domaine de connaissance
Application field of: ALeaseBERT§§BERT-PLI§§Legal-BERT§§Legal-HeBERT§§Overview / ALeaseBERT§§BERT-PLI§§Legal-BERT§§Legal-HeBERT§§Overview
Leiden algorithm / algortihme de Leiden
Broader concept: clustering algorithm / algorithme de partitionnement
Implemented by: bibliometrix / bibliometrix
Lemur / Lemur
Definition: "Lemur is an openly accessible language model optimized for both natural language and coding capabilities to serve as the backbone of versatile language agents." (source: https://github.com/OpenLemur/Lemur).
Définition : « "Lemur est un modèle de langage librement accessible, optimisé pour le langage naturel et les capacités de codage afin de servir de support à des agents linguistiques polyvalents ». (source : https://github.com/OpenLemur/Lemur).
Broader concept: large language model / grand modèle de langue
Application field: programming / programmation
Implements: transformer / transformeur
Input languages: English§§Python§§SQL / anglais§§Python§§SQL
Programming language: Python
Design country: Hong Kong / Hong Kong
Licence: Apache License Version 2.0 / Apache License Version 2.0
Repository: https://github.com/OpenLemur/Lemur
Reference: Xu, Y., Su, H., Xing, C., Mi, B., Liu, Q., Shi, W., Hui, B., Zhou, F., Liu, Y., Xie, T., Cheng, Z., Zhao, S., Kong, L., Wang, B., Xiong, C., & Yu, T. (2023). Lemur: Harmonizing natural language and code for language agents (arXiv:2310.06830). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.06830
Lewotobi / lewotobi
Broader concept: natural language / langage naturel
ISO 639-3: lwt
Lexi-co / Lexi-co
Definition: Textometric analysis.
Définition : Analyses textométriques.
Broader concept: software application / application logicielle
Application field: generic / générique
Tasks performed: correspondence analysis§§corpus analysis / analyse factorielle des correspondances§§analyse de corpus
Implements: concordance analysis / analyse de concordance
Input languages: French / français
Input data: .txt
Platforms: Windows
Interface: desktop graphical user interface / interface utilisateur graphique desktop
Design country: France / France
Licence: free to use license / licence libre d'utilisation
LibShortText / LibShortText
Definition: A Library for Short-text Classification and Analysis.
Définition : LibShortText est une bibliothèque pour la classification et l'analyse de textes courts.
Broader concept: C++ library / librairie C++
Application field: generic / générique
Tasks performed: stemming§§text categorization§§tokenization / racinisation§§catégorisation de textes§§tokenisation
Implements: support vector machine / machine à vecteurs de support
Input languages: English / anglais
Programming language: C§§C++
Platforms: non-specified UNIX
Interface: command-line interface / interface en ligne de commande
Design country: Taiwan / Taïwan
Licence: free to use license / licence libre d'utilisation
Ligurian / ligure
Also known as:  / ligurien
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: lij
ISO 639-3: lij
Limba / limba
Broader concept: natural language / langage naturel
ISO 639-3: lia§§lma
Limburgish / limbourgeois
Also known as: Limburgan§§Limburgian§§Limburgic / 
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: li
ISO 639-1: li
ISO 639-2: lim
ISO 639-3: lim
linear regression / régression linéaire
Definition: Linear regression is a linear approach to modelling the relationship between a scalar response and one or more explanatory variables (also known as dependent and independent variables). (Wikipedia, retrieved 07/07/2021).
Définition : La régression linéaire est une approche linéaire pour modéliser la relation entre une réponse scalaire et une ou plusieurs variables explicatives (également appelées variables dépendantes et indépendantes). (Wikipedia, récupéré le 07/07/2021).
Broader concept: regression model / modèle de régression
Implemented by: ClearTK§§Datumbox§§RWeka / ClearTK§§Datumbox§§RWeka
Reference: Freedman, D. (2005). Statistical Models : Theory and Practice. In Statistical Models : Theory and Practice. https://doi.org/10.1017/CBO9781139165495
LingPipe / LingPipe
Definition: LingPipe is tool kit for processing text using computational linguistics.
Définition : LingPipe est un kit d'outils pour le traitement de textes à l'aide de la linguistique computationnelle.
Broader concept: software application / application logicielle
Application field: generic / générique
Tasks performed: chunking§§language identification§§language modelling§§named entity recognition§§PoS tagging§§sentence splitting§§sentiment analysis§§text categorization§§topic detection§§word segmentation§§word sense disambiguation / chunking§§identification de la langue§§modélisation de langages§§reconnaissance d'entités nommées§§étiquetage morpho-syntaxique§§découpage de phrases§§analyse de sentiments§§catégorisation de textes§§identification de topics§§segmentation de mots§§désambiguïsation du sens des mots
Implements: expectation–maximization algorithm§§latent Dirichlet allocation§§logistic regression§§singular value decomposition / algorithme d'espérance-maximisation§§allocation de Dirichlet latente§§régression logistique§§décomposition en valeurs singulières
Input languages: Arabic§§Chinese§§Dutch§§English§§German§§Greek§§Hindi§§Japanese§§Korean§§Portuguese§§Spanish / arabe§§chinois§§néerlandais§§anglais§§allemand§§grec§§hindi§§japonais§§coréen§§portugais§§espagnol
Programming language: Java
Platforms: Linux§§Windows
Interface: graphical user interface§§command-line interface§§application programming interface / interface utilisateur graphique§§interface en ligne de commande§§interface de programmation d’application
Design country: United States / États-Unis
Licence: proprietary commercial software license§§free to use license / licence de logiciel commercial propriétaire§§licence libre d'utilisation
Reference: Samet Atda, Vincent Labatut A Comparison of Named Entity Recognition Tools Applied to Biographical Texts, (2013), 2nd International Conference on Systems and Computer Science, Aug 2013, Villeneuve d'Ascq, France. 6p. https://doi.org/10.1109/IcConSCS.2013.6632052
Lingala / lingala
Broader concept: Bantu / langue bantoue
IETF language tag: ln
ISO 639-1: ln
ISO 639-2: lin
ISO 639-3: lin
Lithuanian / lithuanien
Also known as: Lituanian / lituanien
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: lt
ISO 639-1: lt
ISO 639-2: lit
ISO 639-3: lit
Livvi-Karelian / olonetsien
Also known as: Karelian§§Livvi§§Livvikovian§§Liygi§§Olonets§§Southern Olonetsian / 
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: olo
ISO 639-3: olo
Llama 2 / Llama 2
Also known as: Large Language Model Meta AI 2 / Large Language Model Meta AI 2
Definition: "Llama 2 is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture." (Touvroin, Martin et al., 2023).
Définition : « Llama 2 est modèle de langage auto-régressif utilisant une architecture de type transformeur optimée » (Touvroin, Martin et al., 2023).
Broader concept: large language model / grand modèle de langue
Application field: generic / générique
Tasks performed: word embedding / plongement lexical
Implements: transformer / transformeur
Programming language: Python
Base of: AstroLLaMA / AstroLLaMA
Repository: https://github.com/facebookresearch/llama
Reference: Touvron, H., Lavril, T., Izacard, G., Martinet, X., Lachaux, M.-A., Lacroix, T., Rozière, B., Goyal, N., Hambro, E., Azhar, F., Rodriguez, A., Joulin, A., Grave, E., & Lample, G. (2023). LLaMA: Open and efficient foundation language models (arXiv:2302.13971). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.13971§§Touvron, H., Martin, L., & Stone, K. (2023). Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models. https://scontent-cdg4-1.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/10000000_662098952474184_2584067087619170692_n.pdf?_nc_cat=105&ccb=1-7&_nc_sid=3c67a6&_nc_ohc=TMGkGNuGeJcAX8rleKc&_nc_ht=scontent-cdg4-1.xx&oh=00_AfCQf-eNixhvPrYpyallI1u9gCg-irFqTvpqiVUTFLAbdw&oe=64C64FFF
Lobi / lobi
Also known as: Lobiri§§Miwa / lobiri§§miwa
Broader concept: natural language / langage naturel
IETF language tag: lob
ISO 639-2: nic
ISO 639-3: lob
local grammar / grammaire locale
Broader concept: algorithm / algorithme
Implemented by: NooJ§§Unitex / NooJ§§Unitex
logic / logique
Broader concept: scientific knowledge / connaissances scientifiques
Application field of: Galactica / Galactica