يُعد التحليل الدلالي مشكلة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية منذ فترة طويلة. في الآونة الأخيرة، أصبح التحليل الدلالي اعتمادًا على السياق عبر المجالات موضوعًا جديدًا للبحث. وترتكز المشكلة بشكل أساسي على التحدي المتمثل في استغلال المعلومات السياقية لكل من عبارات اللغة الطبيعية وخرائط قواعد البيانات خلال تاريخ التفاعل. في هذا البحث، نقدّم إطارًا رسوميًا ديناميكيًا قادرًا على تمثيل السياقات النصية، والرموز، وخرائط قواعد البيانات، وتفاعلاتها المعقدة بشكل فعّال مع تقدم الحوار. ويستخدم هذا الإطار آلية تدهور ذاكرة ديناميكية تُضفي تحيّزًا استنتاجيًا لدمج تمثيلات سياقية موسّعة للعلاقات، والتي تُعزز بشكل إضافي بواسطة نموذج قوي لإعادة الترتيب. في وقت كتابة هذا البحث، نُظهر أن الإطار المقترح يتفوق على جميع النماذج الحالية بفارق كبير، ويحقق أداءً جديدًا على مستوى الحد الأقصى من الأداء على مجموعتي بيانات كبيرتي الحجم، SParC وCoSQL. وبشكل خاص، حقق النموذج دقة تبلغ 55.8% في مطابقة السؤال و30.8% في مطابقة التفاعل على SParC، ودقة 46.8% في مطابقة السؤال و17.0% في مطابقة التفاعل على CoSQL.