الإجابة على الأسئلة في الحوار، وهي مهمة متخصصة في فهم القراءة الآلية، تهدف إلى فهم الحوار والإجابة على أسئلة محددة. وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي تم إحرازه، فإن النهج الحالية لهذه المهمة لم تأخذ بعين الاعتبار بنية الحوار المعرفة الخلفية (مثل العلاقات بين المشاركين في الحوار). في هذا البحث، نقدم نهجًا جديدًا لهذه المهمة، يتميز بابتكاره في تنظيم الحوار ودمج المعرفة الخلفية لغرض الاستدلال. بشكل محدد، على عكس النماذج السابقة التي تعتمد على "بنية غير مهيكلة"، فإن طريقة عملنا تقوم بتنظيم الحوار كـ "رسم بياني علاقة"، حيث تُستخدم الحواف لتمثيل العلاقات بين الكيانات. ولترميز هذا الرسم البياني العلائقي، قمنا بتصميم شبكة تلافيفية علائقية (R-GCN)، التي يمكنها استكشاف البنية الطوبولوجية للرسم البياني وترميز المعرفة العلائقية المتعددة بشكل فعّال لغرض الاستدلال. وقد أثبتت التجارب الواسعة فعالية النهج المقترح مقارنةً بالمنافسين. علاوةً على ذلك، أظهر التحليل الأعمق أن نموذجنا يمتلك قدرة أفضل على معالجة الأسئلة المعقدة التي تتطلب استدلالًا علائقيًا، كما أنه يتحمل الهجمات المعاكسة التي تعتمد على جمل مُربكة.