本論文では、マルチターン応答選択タスクのためのインタラクティブマッチングネットワーク（IMN）を提案します。まず、IMNは単語表現を3つの観点から構築し、未知語（Out-of-Vocabulary: OOV）の課題に対処します。次に、階層的に文を符号化し、注意機構によってより説明的な表現を生成する能力を持つアテンション付き階層リカレントエンコーダ（Attentive Hierarchical Recurrent Encoder: AHRE）が設計されます。最後に、全体的なマルチターンコンテキストと応答候補との双方向の相互作用が計算され、それら間のマッチング情報を導き出します。4つの公開データセットを用いた実験結果は、IMNがすべての指標でベースラインモデルを上回り、新しい最先端の性能を達成したことを示しており、マルチターン応答選択におけるドメイン横断的な互換性も証明しています。