Die multiparteielle Dialog-Maschinenlesung (Multiparty Dialogue Machine Reading Comprehension, MRC) unterscheidet sich von der traditionellen MRC dadurch, dass Modelle die komplexe Diskursstruktur in Dialogen berücksichtigen müssen, die in der traditionellen MRC bisher unbeachtet blieb. Um die Diskursstruktur in multiparteiellen Dialogen vollständig auszunutzen, stellen wir einen diskursbewussten Dialog-Graphennetzwerkansatz, DADgraph, vor, der explizit einen Dialoggraphen unter Verwendung von Diskursabhängigkeitsverbindungen und Diskursrelationen aufbaut. Zur Validierung unseres Modells führen wir Experimente am Molweni-Korpus durch, einem großskaligen MRC-Datensatz, der auf multiparteiellen Dialogen basiert und mit Diskursstruktur annotiert ist. Die Experimente am Molweni-Korpus zeigen, dass unser diskursbewusstes Modell gegenüber starken neuronalen MRC-Baselines statistisch signifikante Verbesserungen erzielt.