斯坦福计算机科学家开发了etcML（Easy Text Classification with Machine Learning）网站，该网站通过机器学习引擎进行文本分析，目前该网站向所有人免费开放。
斯坦福大学官网对此进行了说明：etcML网站基于成熟的文本分析引擎，估计总体的情感倾向（是消极还是积极）。etcML项目负责人Richard Socher表示：
“我们想开发一套供普通人和研究人员使用的标准的机器学习技术，所有使用者都不需要编程能力。”
斯坦福大学候选博士研究生Rebecca Weiss表示：
etcML提供了一种简单的方式，对单词和短语所体现的观点进行分类。
我可以训练分类器，也可以对任何一段文本打上标签，实现这一切并不需要写一行代码。我还可以和记者或研究人员分享我的分类器。
斯坦福大学计算机语言学研究者Rob Voigt通过etcML对Kickstarter（一个创意方案众筹平台）上的项目进行评估。他发现，多使用“我们”、“我们的”这些复数代词能够提高项目宣讲成功的概率。Voigt表示：
“我们并没有声称我们的分析是决定性的，etcML分类范式提供了有价值的成功线索。”
斯坦福大学计算机科学博士生Chinmay Kulkarni使用etcML对2000名学生的简答题测验进行打分。此前，简答题打分是通过学生之间的互相打分完成的，平局每道题有4个学生进行打分。通过etcML打分后，平局每道题只需要3个或更少的学生打分。Kulkarni表示：
“我们获得了同样的精确度，同时减少了学生的负担。”
Kulkarni发布了这一项目的论文。
Socher认为etcML能吸引许多人尝试有趣的语义分析项目并提供反馈，从而提升etcML背后的计算引擎。
值得一提的是，Andrew Ng（吴恩达）是etcML项目的顾问，他是斯坦福人工智能实验室的主管，也是在线公开课程平台Coursera的创始人之一。