數位學習
閱讀知識合作標註學習系統(KALS)
KALS!標註工具是一種附掛在HTML網頁上的標註工具。他可以剖析、調整HTML的內文，將原本靜態的網頁加上「標註」的功能。使用者可以透過KALS!標註工具為網頁上的文字新增標註並填寫補充的筆記，也可以瀏覽其他人的標註、針對其他人的標註進行討論。目前實驗室所使用KALS搭配Moodle數位學習平台與課程進行。
影片標註學習系統(VALRS-LVM)
VALRS-LVM影片標註系統為一種針對影片字幕可以進行標註的系統，目前可以對於英語相關的教學影片，以中英對照的方式呈現字幕，學習者亦可以對於影片進行時間標註，作為重覆觀看的記錄，或對於字幕單字進行標註記錄，進行單字查詢。
數位人文
羅家倫先生文存數位人文研究平台
本工具為開發支援數位人文研究之「觀點變遷和年代劃分工具」，能讓人文學者將具有時間連續性的相關文本，切分為數個時期來訓練詞向量，並以詞向量作為探勘輸入之關鍵字在各時期中關聯程度最高的關聯詞彙依據，並輔以分群方式協助使用者分析相鄰兩觀察時期是否需要進行分裂或合併，以決定較佳之觀點變遷觀察詞彙與時期切分，同時提供即時互動介面，透過人機互動的方式協助使用者於短時間內掌握大量具時間連續性的相關文本中特定主題的脈絡，找到有用的研究發現。
數位人文基於自動圖像標註之圖像檢索工具(IRT_AIA)
本工具採用圖像辨識領域中實現實例分割任務的演算法－Mask R-CNN，目的為圖像中的實體物件識別，能具體辨識圖像中各自獨立的實體物件所屬類別與所在位置，藉此快速萃取數位圖像中的實體物件訊息，以作為圖像集合的替代資訊呈現，讓使用者可快速有效組織圖像內容。最後輔以友善且有助於增進人文學者與系統互動之介面，讓人文學者得以在個體詮釋的角度下進行圖像標註以快速取得數位圖像之後設資料內容，進而促進人文學者更有效率地解讀圖像情境。
明人文集
本數位人文研究平台上目前集結三種數位人文研究工具：
1.史料人物關係圖(CSNPMT)：可對於明人文集中人物關係以社會網絡圖的方式呈現。
2.主動式學習之古漢語斷句系統(ACSS)：透過人機合作模式降低建立模型時所需的訓練語料，應用自然語言技術，藉由機器學習與人工修正的方式針對古漢語文本進行自動化斷句，以協助人文學者對於古漢語文本解析。
3.支援數位人文研究之自動標註系統(ATAS)：藉由Linked Data的概念匯集來自不同資料庫的資源，並加以整合後，替文本進行自動註解，讓使用者在解讀文本時能夠即時參照其他資料庫的資源，並提供友善的具文本標註之閱讀介面，以利於人文學者透過閱讀進行資料的解讀。