في هذه الورقة، ندرس مشكلة استخدام النماذج اللغوية المدربة مسبقًا لاختيار الردود المتعددة الأدوار في الروبوتات الدردشة القائمة على الاسترجاع. تم اقتراح نموذج جديد يُسمى برت المدرك للمتحدث (SA-BERT) ليكون قادرًا على التعامل مع معلومات تغيير المتحدث، وهي خاصية مهمة وجوهرية للحوارات المتعددة الأدوار. بالإضافة إلى ذلك، تم اقتراح استراتيجية فك التشابك المدرك للمتحدث لمعالجة الحوارات المعقدة. تقوم هذه الاستراتيجية باختيار عدد قليل من الجمل الأكثر أهمية كسياق مُرشح بناءً على المعلومات المتعلقة بالمتحدثين فيها. أخيرًا، يتم تنفيذ التكيف النطقي لدمج المعرفة الخاصة بالنطاق في النماذج اللغوية المدربة مسبقًا. أظهرت التجارب التي أجريت على خمسة مجموعات بيانات عامة أن النموذج المقترح لدينا يتفوق بشكل كبير على النماذج الحالية في جميع المؤشرات ويحقق أداءً جديدًا رائدًا لاختيار الردود المتعددة الأدوار.