机器阅读理解是基于给定文本,自动回答与文本内容相关的问题。针对此任务,学术界与工业界提出多个数据集与模型,促使阅读理解取得了一定的进步,但提出的模型大多只是针对某一类问题,不能满足现实世界问题多样性的需求。因此,该文针对阅读理解中问题类型多样性的解答展开研究,提出一种基于Bert的多任务阅读理解模型,利用注意力机制获得丰富的问题与篇章的表示,并对问题进行分类,然后将分类结果用于任务解答,实现问题的多样性解答。该文在中文公共阅读理解数据集CAIL2019-CJRC上对所提模型进行了实验,结果表明,系统取得了比所有基线模型都要好的效果。