فهم القراءة متعدد الخيارات هو مهمة صعبة تتطلب إجراء استدلال معقد. نظرًا للنص والسؤال المعطى، يجب اختيار الإجابة الصحيحة من مجموعة من الإجابات المرشحة. في هذا البحث، نقترح شبكة التوافق المزدوجة المشتركة (\textbf{DCMN}) التي تُمثِّل العلاقة بين النص والسؤال والإجابة بشكل ثنائي الاتجاه. على عكس الأساليب الحالية التي تحسب تمثيل النص واعٍ للسؤال أو تمثيل النص واعٍ للخيارات فقط، نحن نحسب في الوقت نفسه تمثيل السؤال واعٍ للنص وتمثيل الإجابة واعٍ للنص. لبيان فعالية نموذجنا، قمنا بتقييمه على مجموعة بيانات كبيرة لفهم القراءة الآلي متعدد الخيارات (أي RACE). تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا المقترح حقق أفضل النتائج الحالية (state-of-the-art).