针对机器阅读理解中观点型问题的求解，提出一个端到端深度学习模型，使用Bi-GRU对文章和问题进行上下文语义编码，然后运用基于拼接、双线性、点乘和差集4种函数的注意力加上Query2Context和Context2Query两个方向注意力的融合算法获取文章和问题的综合语义信息，之后运用多层注意力转移推理机制不断聚焦，进一步获取更加准确的综合语义，最终将其与候选答案进行比较，选出正确答案。该模型在AIchallager2018观点型阅读理解中文测试数据集上准确率达到76.79%，性能超过基线系统。此外，该文尝试文章以句子序列作为输入表示进行答案求解，准确率达到78.48%，获得较好试验效果。