OpenAutoNLU：NLUのためのオープンソースAutoMLライブラリ

OpenAutoNLU: Open Source AutoML Library for NLU

March 2, 2026

著者: Grigory Arshinov, Aleksandr Boriskin, Sergey Senichev, Ayaz Zaripov, Daria Galimzianova, Daniil Karpov, Leonid Sanochkin

cs.AI

要旨

OpenAutoNLUは、テキスト分類と固有表現抽出（NER）の両方をカバーする自然言語理解（NLU）タスク向けのオープンソース自動機械学習ライブラリです。既存のソリューションとは異なり、ユーザーが手動で設定する必要のないデータ認識型トレーニングレジーム選択を導入しています。本ライブラリは、統合されたデータ品質診断、設定可能な分布外（OOD）検出、大規模言語モデル（LLM）機能を、最小限のローコードAPIで提供します。デモアプリは以下でアクセス可能です：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.