本研究提出了多任务学习框架EO-IUR，针对非完整发言重写中的冗余标记和训练数据集规模有限的问题。该方法通过编辑操作标签引导生成模型关注关键标记，并引入发言增强策略，实验证明在开放域和任务导向对话中优于现有技术。