In den letzten Jahren hat die Aufgabe der Umformulierung unvollständiger Äußerungen großes Interesse geweckt. Frühere Arbeiten haben sie in der Regel als Maschinelle Übersetzungsaufgabe behandelt und sequenzbasierte Architekturen mit Kopiermechanismus eingesetzt. In dieser Arbeit stellen wir einen neuen und umfassenden Ansatz vor, der sie als semantische Segmentierungsaufgabe formuliert. Anstatt von Grund auf neu zu generieren, führt diese Formulierung Bearbeitungsoperationen ein und gestaltet das Problem als Vorhersage einer Wortebene-Bearbeitungsmatrix (word-level edit matrix). Dank der Fähigkeit, sowohl lokale als auch globale Informationen zu erfassen, erreicht unser Ansatz Spitzenleistungen auf mehreren öffentlichen Datensätzen. Darüber hinaus ist unser Ansatz bei der Inferenz viermal schneller als der Standardansatz.