المحادثة القائمة على الاسترجاع متعددة الدورات هي مهمة مهمة لبناء أنظمة حوار ذكية. تركز الدراسات الحالية بشكل رئيسي على مطابقة الاستجابات المرشحة مع كل جملة من جمل السياق على مستويات متعددة من الدقة، مما يتجاهل التأثير الجانبي لاستخدام كم كبير جدًا من المعلومات السياقية. فبينما توفر جمل السياق معلومات غنية لاستخراج ميزات مطابقة أكثر، إلا أنها تُدخل أيضًا إشارات تشويش وبيانات غير ضرورية. في هذه الورقة، سنقوم بتحليل التأثير الجانبي لاستخدام عدد كبير جدًا من جمل السياق، ونُقدّم شبكة مُحدد متعددة الخطوات (MSN) لتقليل هذا المشكل. بشكل محدد، تستخدم MSN أولاً محددًا متعدد الخطوات لاختيار الجمل ذات الصلة كسياق. ثم تطابق النموذج السياق المُصفى مع الاستجابة المرشحة وتحصل على درجة مطابقة. تُظهر النتائج التجريبية أن MSN تتفوق على بعض الطرق المتطورة في مجالها على ثلاث مجموعات بيانات عامة للمحادثات متعددة الدورات.