فهم الآلات للقراءة مع الأسئلة غير القابلة للإجابة يهدف إلى الامتناع عن الإجابة عندما لا يمكن استنتاج إجابة. بالإضافة إلى استخراج الإجابات، تتنبأ الأعمال السابقة عادة باحتمال إضافي لـ "عدم وجود إجابة" لاكتشاف الحالات غير القابلة للإجابة. ومع ذلك، فإنها تفشل في التحقق من قابلية الإجابة على السؤال من خلال التحقق من شرعية الإجابة المتوقعة. لحل هذه المشكلة، نقترح نظامًا جديدًا يقرأ ثم يتحقق، والذي يستخدم ليس فقط قارئًا عصبيًا لاستخراج إجابات مرشحة وإنتاج احتمالات عدم وجود إجابة، بل يستفيد أيضًا من مدقق الإجابات لتحديد ما إذا كانت الإجابة المتوقعة مستنتجة من المقاطع المدخلة. علاوة على ذلك، نقدم خسارة مساعدة ثانوية لمساعد القارئ على التعامل بشكل أفضل مع استخراج الإجابات وكشف عدم وجود إجابة، وندرس ثلاثة هياكل مختلفة لمدقق الإجابات. تظهر تجاربنا على مجموعة بيانات SQuAD 2.0 أن نظامنا حقق درجة 74.2 F1 في مجموعة الاختبار، مما يعد أفضل النتائج المعاصرة وقت التقديم (28 أغسطس 2018).