本論文では、検索ベースのチャットボットにおけるマルチターン応答選択のために、発話間相互マッチングネットワーク（U2U-IMN）を提案しています。従来のコンテキスト-応答マッチングや発話-応答マッチングのフレームワークに従う方法とは異なり、このモデルはコンテキストと応答を計算する際に両方を発話の系列として扱います。コンテキスト-応答ペアに対して、U2U-IMNモデルはまず再帰層と自己注意層を使用して各発話を個別にエンコードします。次に、注意メカニズムを使用してコンテキストと応答の間で全体的な双方向相互作用を行い、それらの間のマッチング情報を収集します。注意重みを計算する際には、コンテキストと応答の発話間距離が事前成分として使用されます。最後に、文レベルでの集約とコンテキスト-応答レベルでの集約が順次実行され、マッチング度予測のための特徴ベクトルが得られます。4つの公開データセットを用いた実験では、提案手法がすべての評価指標において基準手法を上回り、新たな最先端性能を達成し、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示されました。