في أنظمة المحادثة الموجهة للمهام، تميل الطرق الحديثة لتتبع حالة المحادثة إلى إجراء توليد خطي واحد لحالة المحادثة بناءً على حالة المحادثة السابقة. وغالبًا ما تؤدي الأخطاء التي ترتكبها هذه النماذج في الدورة الحالية إلى انتقالها إلى الدورة التالية، مما يسبب تراكم الأخطاء. في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة تُسمى "توليد قابل للتصحيح لتتبع حالة المحادثة" (AG-DST)، والتي تتضمن عملية توليد مزدوجة: (1) توليد حالة محادثة أولية بناءً على المحادثة في الدورة الحالية والحالة السابقة، و(2) تعديل الحالة الأولية الناتجة من المرحلة الأولى. وبفضل الإضافة الإضافية لمرحلة التصحيح في التوليد، تُكلف نموذجنا بتعلم تتبع حالة محادثة أكثر موثوقية من خلال تصحيح الأخطاء التي ما زالت موجودة في الحالة الأولية، حيث يُؤدي هذا الدور دور "مُدقق ثانٍ" في عملية التحقق المزدوج، مما يخفف من انتشار الأخطاء غير الضرورية. أظهرت النتائج التجريبية أن AG-DST تتفوق بشكل ملحوظ على الطرق السابقة في مجموعتي بيانات تفاعلية لتتبع حالة المحادثة (MultiWOZ 2.2 وWOZ 2.0)، وتحقق أداءً جديدًا من أفضل الأداءات الحالية (SOTA).