オープンドメインの対話システムは、単回転コープラスの容易な取得と深層学習の発展により大きな成功を収めていますが、頻繁に現れる共参照と情報省略のため、多回転シナリオは依然として課題となっています。本論文では、最近の研究で多回転対話システム全体に改善をもたらした不完全発話の修復について調査を行いました。さらに、テキスト生成の自己回帰とテキスト編集の系列ラベリングから共同して着想を得て、効率性和柔軟性が高い新しい半自己回帰ジェネレータ（SARG）を提案します。また、2つのベンチマークにおける実験結果は、提案モデルが品質と推論速度において最先端モデルを大幅に上回ることを示しています。