OpenNLU全稱Open Domain Natural Language Understanding，是開箱即用的文本理解大模型，適用于中文、英文在零樣本條件下進行文本理解任務，如信息抽取、文本分類等。

OpenNLU將NLU任務分成兩個大類：抽取和分類。抽取任務目標是從給定文本中抽取一些片段，如實體識別、事件抽取、關鍵詞抽取等。分類任務目標是將給定文本按照給定的類別體系進行分類，如主題分類、情感分類、意圖分類等。

1. 抽取任務：
   • 實體識別：從文本中自動識別并抽取出具有特定意義的實體，如人名、地名、機構名等。
   • 事件抽取：從文本中抽取出特定的事件信息，包括事件的類型、參與者、時間、地點等。
   • 關鍵詞抽取：自動從文本中抽取出能夠概括文本主題的關鍵詞或短語。
2. 分類任務：
   • 主題分類：將文本按照其內容所屬的主題進行分類。
   • 情感分類：分析文本所表達的情感傾向，如正面、負面或中性。
   • 意圖分類：判斷用戶文本的意圖或需求，如查詢、咨詢、投訴等。

1. 開箱即用：OpenNLU模型無需復雜的配置和訓練，即可在中文和英文環境下進行文本理解任務。

2. 零樣本條件：支持在零樣本條件下進行文本理解，即無需針對特定任務進行額外標注數據的訓練。

3. 泛化性強：經過大量任務訓練，具備較好的泛化能力，可以應用于多種不同的NLU任務。

4. 多領域支持：可以在任意領域完成各類NLU任務，具有廣泛的應用前景。

1. 智能客服系統：
   • 在電商、銀行、電信等行業的客服系統中，OpenNLU可以自動分析用戶輸入的咨詢或投訴內容，通過意圖分類和情感分析，快速判斷用戶的問題類型和情緒狀態。隨后，根據分析結果，智能客服可以給出相應的回答或解決方案，甚至將問題轉接到人工客服處理，從而提升用戶滿意度和服務效率。
2. 新聞內容分析：
   • 對于新聞媒體或內容聚合平臺來說，OpenNLU可以用于新聞文章的自動分類、主題提取和關鍵詞抽取。通過對新聞內容的分析，可以快速將文章歸類到相應的主題下，并提取出文章的核心關鍵詞，有助于新聞推薦系統的構建和內容的精準推送。
3. 社交媒體監測：
   • 在社交媒體平臺上，OpenNLU可以分析用戶發布的帖子、評論和互動數據，進行情感分類和關鍵詞抽取。這有助于品牌和企業了解公眾對其產品或服務的態度和看法，及時發現潛在的問題或危機，并制定相應的應對策略。同時，也可以用于市場趨勢的分析和預測。
4. 智能醫療助手：
   • 在醫療領域，OpenNLU可以作為智能醫療助手的組成部分，用于分析患者的病情描述、檢查報告等文本信息。通過實體識別、事件抽取等任務，可以自動提取出與疾病診斷、治療方案相關的關鍵信息，輔助醫生進行決策。此外，還可以用于醫療文獻的自動分類和摘要提取，提高醫療研究和知識共享的效率。