LF AI & Data 基金会——该组织正在构建一个生态系统，以维持人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）和数据开源项目的开源创新，宣布RosaeNLG[1]作为其第一个沙箱项目加入基金会。

最近，LF AI & Data 技术咨询委员会（TAC）增加了沙箱阶段，以适应满足以下一个或多个需求的早期项目：

• 任何未来有意加入 LF AI & Data 孵化的项目，并希望为此奠定基础。

• 旨在扩展一个或多个 LF AI & Data 项目具有功能性或互操作性库的新项目。

• 适合 LF AI & Data 任务的独立项目，为现有功能领域提供了一种新的方法（或试图满足未满足的需求）。

RosaeNLG 非常适合这个阶段，并被 TAC 投票进入了沙箱阶段进行孵化。它是一个开源的自然语言生成（NLG）项目，旨在提供与产品 NLG 解决方案相同的 NLG 功能，并为开发人员和 IT 提供方便的集成和配置。RosaeNLG 由法国巴黎银行 CIB 数据与人工智能实验室首席技术官、科技学院专家教授 Ludan Stoecklé 发布并开源。

LF AI & Data 执行董事 Ibrahim Haddad 博士说：“RosaeNLG 是一个伟大的基础项目，旨在扩大人工智能的可及性和可理解性。我们很高兴地欢迎 RosaeNLG 作为我们的第一个沙箱阶段项目，并期待支持它的旅程，增加采用，增长，并与其他项目的合作。”

基于模板的自然语言生成（NLG）基于结构化输入数据和文本模板自动生成相对重复的文本，由 NLG 引擎运行。生产应用在大公司中很普遍，尤其是在金融行业。

典型的用例有：

• 基于产品的功能来描述产品的 SEO 功能

• 制作结构化报告，如金融行业的风险报告或基金业绩报告

• 生成形式良好的聊天机器人答案

RosaeNLG 模板是在 VSCode 上开发的，具有友好的语法，易于集成。它目前支持英语、法语、德语、意大利语和西班牙语等语言，并提供语言资源。它还在服务器端（使用 node.js REST API）和浏览器端提供 NLG。

RosaeNLG 的创始人 Ludan Stoecklé 说：“非专业用户不理解长长的数字表和仪表盘；他们喜欢简单的文本解释。NLG 是数据民主化和可理解性的关键，特别是可信的人工智能。基于模板的 NLG 是实现复杂数据到文本项目的唯一方法，在文本中没有任何错误或幻觉，这是信任所必须的。LF AI & Data 基金会的支持将促进 NLG 领域的采用和社区增长，以及多样性，目标是支持 50 多种常用语言。”

LF AI & Data 通过广泛的服务支持项目，第一步是加入基金会进行孵化。在GitHub[2]上了解更多关于 RosaeNLG 的信息，一定要加入RosaeNLG-Announce[3]和RosaeNLG-Technical-Discuss[4]邮件列表，参与社区并保持更新。

热烈欢迎 RosaeNLG！我们期待该项目作为 LF AI & Data 基金会的一部分继续发展和成功。要了解如何与我们一起托管一个开源项目，请访问LF AI & Data 网站[5]。

参考资料

[1]RosaeNLG: https://rosaenlg.org/

[2]GitHub: https://github.com/RosaeNLG/

[3]RosaeNLG-Announce: https://lists.lfaidata.foundation/g/rosaenlg-announce

[4]RosaeNLG-Technical-Discuss: https://lists.lfaidata.foundation/g/rosaenlg-technical-discuss

[5]LF AI & Data 网站: https://lfaidata.foundation/proposal-and-hosting-process/

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