يجب أن تكون أنظمة معالجة اللغة الطبيعية مثل وكلاء الحوار قادرة على سبب معتقدات الآخرين ونواياهم ورغباتهم. هذه القدرة، التي تسمى نظرية العقل (توم)، أمر بالغ الأهمية، حيث تتيح نموذج للتنبؤ وتفسير احتياجات المستخدمين بناء على حالاتهم العقلية. يقيم خط الأبحاث الحديث إمكانية توم من النماذج العصبية المعززة بالذاكرة الحالية من خلال الإجابة على السؤال. تؤدي هذه النماذج بشكل سيء على مهام الاعتقاد الكاذبة حيث تختلف المعتقدات عن الواقع، خاصة عندما تحتوي مجموعة البيانات على جمل مشتتة. في هذه الورقة، نقترح نهجا جديدا مستنرا مؤقتا لتحسين قدرة توم النماذج العصبية المعززة بالذاكرة. يتضمن نموذجنا بشعورا حول عقول الكيانات وتتبع حالاتهم العقلية لأنهم يتطورون بمرور الوقت من خلال مرور موسع. ثم يستجيب للاستعلامات من خلال السفر النصي - I.E.، عن طريق الوصول إلى الذاكرة المخزنة لخطوة زمنية سابقة. نقوم بتقييم نموذجنا على TOM Datasets ويجد أن هذا النهج يحسن الأداء، خاصة من خلال تصحيح الحالات الذهنية المتوقعة مطابقة الاعتقاد الخاطئ.