LOCATION-BASED MODE(S) FOR BIASING PROVISIONING OF CONTENT WHEN AN AUTOMATED ASSISTANT IS RESPONDING TO CONDENSED NATURAL LANGUAGE INPUTS

Implementations set forth herein relate to an automated assistant that operates according to a variety of different location-based biasing modes for rendering responsive content for a user and/or proactively suggesting content for the user. The user can provide condensed spoken utterances to the automated assistant, when the automated assistant is operating according to one or more location-based biasing modes, but nonetheless receive accurate responsive outputs from the automated assistant. A responsive output generated by biasing toward a subset of location characteristic data that has been prioritized over other subsets of location characteristic data. The biasing allows the automated assistant to compensate for any details that may be missing from a spoken utterance, but allows the user to provide shorter spoken utterances, thereby reducing an amount of language processing when processing inputs from the user. Selon des modes de réalisation, la présente invention concerne un assistant automatisé qui fonctionne selon divers modes d'introduction de biais basés sur la localisation différents pour rendre du contenu de réponse pour un utilisateur et/ou suggérer de manière proactive du contenu pour l'utilisateur. Quand l'assistant automatisé fonctionne selon un ou plusieurs modes d'introduction de biais basés sur la localisation, l'utilisateur peut fournir des énoncés vocaux condensés à l'assistant automatisé, mais recevoir néanmoins des sorties de réponse précises de l'assistant automatisé. Une sortie de réponse est générée par introduction d'un biais vers un sous-ensemble de données caractéristiques de localisation qui a été rendu prioritaire sur d'autres sous-ensembles de données caractéristiques de localisation. L'introduction d'un biais permet à l'assistant automatisé de compenser tous les détails qui peuvent être absents d'un énoncé vocal, mais permet à l'utilisateur de fournir des énoncés vocaux plus courts, ce qui réduit la quantité de traitement du langage lors du traitement des entrées de l'utilisateur.