OpenAutoNLU : Bibliothèque AutoML Open Source pour la Compréhension du Langage Naturel
OpenAutoNLU: Open Source AutoML Library for NLU
March 2, 2026
Auteurs: Grigory Arshinov, Aleksandr Boriskin, Sergey Senichev, Ayaz Zaripov, Daria Galimzianova, Daniil Karpov, Leonid Sanochkin
cs.AI
Résumé
OpenAutoNLU est une bibliothèque open-source d'apprentissage automatique automatisé pour les tâches de compréhension du langage naturel (NLU), couvrant à la fois la classification de texte et la reconnaissance d'entités nommées (NER). Contrairement aux solutions existantes, nous introduisons une sélection de régime d'entraînement adaptée aux données qui ne nécessite aucune configuration manuelle de l'utilisateur. La bibliothèque propose également des diagnostics intégrés de qualité des données, une détection configurable des données hors distribution (OOD) et des fonctionnalités de grands modèles de langage (LLM), le tout au sein d'une API lowcode minimale. L'application de démonstration est accessible ici https://openautonlu.dev.
English
OpenAutoNLU is an open-source automated machine learning library for natural language understanding (NLU) tasks, covering both text classification and named entity recognition (NER). Unlike existing solutions, we introduce data-aware training regime selection that requires no manual configuration from the user. The library also provides integrated data quality diagnostics, configurable out-of-distribution (OOD) detection, and large language model (LLM) features, all within a minimal lowcode API. The demo app is accessible here https://openautonlu.dev.