機械読解（Machine Comprehension: MC）タスクにおける問いへの回答のためには、モデルが問いと文脈との間の相互作用を確立する必要があります。単一パスモデルが答えを反省し、訂正できないという問題に対処するために、Ruminating Reader（反芻リーダー）を提案します。Ruminating Readerは、Bi-Directional Attention Flow モデル（BiDAF）に第二の注意機構と新しい情報融合部品を追加します。私たちは、BiDAFモデル上でクエリ認識型の文脈ベクトル表現を構築し、エンコーディング表現と中間表現を融合させる新しい層構造を提案しています。実験では、多段階注意機構が双方向注意構造に適用できることを示しました。SQuADでの実験結果から、Ruminating ReaderがBiDAFベースラインに対して大幅に優れた性能を示し、他の既存システムの性能と同等かそれ以上であることが確認されました。