Simulazione e Generazione automatica di report dietitistici

The thesis consists of generating personalized dietary reports in natural language, using simulated data obtained through language models (LLMs). The project focuses on the integration of wearable devices to collect biometric data, physical activity data, and the use of advanced prompt engineering techniques to train an LLM to simulate data and deduce the user’s mood. The collected data is processed through a Natural Language Generation (NLG) system, which generates personalized reports based on the diet score and the deduced emotional state.

La tesi consiste nella generazione di report dietistici personalizzati in linguaggio naturale, utilizzando dati simulati ottenuti tramite modelli di linguaggio (LLM). Il progetto si focalizza sull’integrazione di dispositivi indossabili per raccogliere dati biometrici, dati relativi all’attività fisica e sull’uso di tecniche avanzate di prompt engineering per addestrare un LLM a simulare dati e dedurre l’umore dell’utente. I dati raccolti vengono elaborati tramite un sistema di Natural Language Generation (NLG), che genera report personalizzati in base al punteggio della dieta e allo stato emotivo dedotto.