機械読解における答えのない質問に対する対応は、回答が推論できない場合に回答を控えることを目指しています。従来の研究では、答えを抽出するだけでなく、「答えなし」確率を予測して答えられないケースを検出していました。しかし、これらの手法は、予測された答えの正当性を確認することなく、質問の回答可能性を検証できていませんでした。この問題に対処するために、我々は新しい「読み取り→検証」システムを提案します。このシステムは、ニューラルリーダーを使用して候補となる答えを抽出し、「答えなし」確率を生成するだけでなく、答え検証器も活用して入力スニペットから予測された答えが導かれるかどうかを決定します。さらに、リーダーが答え抽出と「答えなし」検出の両方をより適切に行うために2つの補助的な損失関数を導入し、答え検証器のための3つの異なるアーキテクチャについて調査しました。SQuAD 2.0データセットでの実験結果は、テストセットでF1スコア74.2（提出時：2018年8月28日）という最新の成果を得ていることを示しています。