Immer mehr Disziplinen benötigen Natural Language Processing (NLP) Werkzeuge, um automatische Textanalysen auf verschiedenen Ebenen der Sprache durchzuführen. Die Anzahl der NLP-Werkzeuge wächst rasant<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">1</hi>. Auch die Anzahl der frei oder anderweitig zugänglichen Ressourcen wächst. Angesichts dieser wachsenden Zahl an Werkzeugen und Ressourcen ist es schwierig, den Überblick zu behalten; gleichzeitig ist ein Computational-Linguistic-Framework, das große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten kann, noch nicht etabliert. Ein solches Framework sollte in der Lage sein, Daten verteilt zu verarbeiten und gleichzeitig eine standardisierte Programmier- und Modellschnittstellebereitzustellen. Darüber hinaus sollte es modular und leicht erweiterbar sein, um die ständig wachsende Palette neuer Ressourcen und Tools zu integrieren. Das Framework muss offen genug für Erweiterungen Dritter sein, wobei jede Erweiterung für die gesamte Community zugänglich bleibt. Das Framework sollte es zudem Dritten ermöglichen, den Zugang zu ihren Erweiterungen zu beschränken, wenn dies beispielsweise durch Urheber-recht, geistiges Eigentum oder Datenschutz erforderlich ist. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, haben wir den TextImager (Hemati 2016, Mehler et al. 2018) um ein verteiltes Serversystem mit Cluster-Computing-Funktionen auf der Basis von UIMA (Ferrucci andLally 2004) weiterentwickelt.