本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于门控机制的多任务联合训练机器阅读理解方法。方法包括：文章与问题编码模块；交互模块；多级残差结构模块；答案预测模块。本发明通过门控机制对交互后的关联特征进行过滤，控制重要信息的流入和无用信息的流出，以把握信息的流动，从而准确的送入输出层对答案进行预测；通过引入残差结构的思想构建多级残差结构，将文章和问题交互后的表示融合原始语义信息，使语义信息更加丰富，对文章的理解更加充分，且避免了网络的退化；通过加入边缘损失函数进行多任务联合训练，保证分类任务和抽取任务的强耦合性，进一步学习正例和负例之间的特征差异。