対話ベースの多肢選択機械読解のDreamでは，XLNetなどの汎用言語モデルを用いた手法が多く提案されている．
その多くの手法では，質問文と選択肢を1つに連結して本文とのマッチングを行なうため，
質問文を無視し選択肢の単語に影響を受け誤答することがある．
本稿では本文-質問文と本文-選択肢の各々の重要箇所の抽出を独立して行うことが重要と考え，Co-matching modelを汎用言語モデルに追加し，質問文と選択肢を明示的に2つのシーケンスに分けて本文とのマッチングを行うことを考えた．
一例として汎用言語モデルにXLNetを用いた場合，3.8pointの精度向上を確認することができた．