Modélisation de contexte de session pour des systèmes de compréhension conversationnelle

L'invention concerne des systemes et des procedes pour ameliorer des modeles de langage en vue d'une reconnaissance vocale en adaptant des sources de connaissances, utilisees par les modeles de langage, a des contextes de session. Une source de connaissances, telle qu'un graphique de connaissances, est utilisee pour capturer et modeliser un contexte de session dynamique sur la base d'informations d'interaction d'utilisateur provenant d'un historique d'utilisation, tel que des journaux de session, qui est mis en correspondance avec la source de connaissances. A partir de sequences d'interactions d'utilisateur, des sequences d'intention de niveau superieur peuvent etre determinees et utilisees pour creer des modeles qui anticipent des intentions similaires, mais avec differents arguments comprenant des arguments qui n'apparaissent pas necessairement dans l'historique d'utilisation. De cette maniere, les modeles de contexte de session peuvent etre utilises pour determiner des interactions ou "tours" suivants probables provenant d'un utilisateur, etant donne un ou plusieurs tours precedents. Des modeles de langage correspondant aux tours suivants probables sont ensuite interpoles et concus pour ameliorer la precision de reconnaissance du tour suivant recu en provenance de l'utilisateur.