聊天机器人能否确定我的饮食？：针对饮食推荐的聊天机器人应用挑战
食物对健康的深远影响需要先进的以营养为导向的食品推荐服务。本文介绍了 ChatDiet，这是一个新的基于大型语言模型的框架，专门设计用于个性化的以营养为导向的食品推荐聊天机器人，实现了个性化和可解释的食物推荐，以及与用户个人喜好相适应的互动。
Feb, 2024
本文研究了一种自然语言生成的聊天机器人结合图表和文本来提供洞察力，用户与其交互得出的营养数据更有助于人们深入理解和快速使用。通过与传统应用程序的比较，表明在不同的任务中，与用户交谈可以显著提高用户对营养数据的理解，并认为聊天机器人比传统应用程序更有用且使用更快。
Jun, 2022
本研究论文重点探讨了聊天机器人技术环境的历史、困难和前景，并提供了一种非常灵活的聊天机器人系统，利用强化学习策略改善用户互动和对话体验，使用情感分析和自然语言处理技术确定用户情绪，并探讨了聊天机器人技术发展的复杂性及其对各个领域的深远影响。
Oct, 2023
本文提出了以问卷为基础的聊天机器人心理健康评估方法，并针对一些开放式领域聊天机器人进行了评估，发现它们存在严重的心理健康问题，希望引起研究者的关注，从而提高聊天机器人在积极情感交互方面的能力。
Jan, 2022
使用大型语言模型，结合众包工人和营养专家，在缺乏公共资源的营养咨询领域，成功地聚集了一系列高质量的数据集，并通过专家评估得出，ChatGPT 生成的文本在流畅度和人类化方面表现出色，但在敏感话题（如心理健康）中存在不利行为，不适合无监督使用。
Jan, 2024
使用混合推荐系统结合协同过滤、基于内容和基于知识的模型，以及决策树、k - 近邻、AdaBoost 和 Bagging 等机器学习模型根据能量指标和学生的食品选择历史，将大学餐厅的食物推荐给学生，其中 AdaBoost 模型的准确率最高，为 73.70%。
Jun, 2023
使用知识注入的大型语言模型驱动的对话卫生代理 (Conversational Health Agent, CHA) 进行糖尿病患者的管理，通过整合外部知识和分析能力，包括美国糖尿病协会的膳食指南和 Nutritionix 的信息，以及营养摄入计算和与指南的比较等分析工具，与 GPT4 相比，该代理在生成管理重要营养素的回答方面表现出更好的性能。
Feb, 2024