Los sistemas de diálogo orientados a tareas dependen del seguimiento del estado del diálogo para mantener un registro de las intenciones de los usuarios en el transcurso de las conversaciones. Aunque los modelos recientes en el seguimiento del estado del diálogo muestran un buen rendimiento, los errores en la predicción del valor de cada ranura en el turno actual del diálogo de estos modelos se transfieren fácilmente al siguiente turno y es poco probable que se revisen en el siguiente turno, lo que resulta en la propagación del error. En este documento, proponemos una predicción de estado revisable para el seguimiento del estado del diálogo, que construye un proceso de predicción de valor de ranura de dos etapas compuesto por una predicción original y una predicción de revisión. El proceso de predicción original modela conjuntamente el estado del diálogo anterior y el contexto del diálogo para predecir el estado del diálogo original del turno actual del diálogo. Luego, para evitar que los errores existentes en el estado del diálogo original continúen en el siguiente turno del diálogo, un proceso de predicción de revisión utiliza el contexto del diálogo para corregir errores, aliviando la propagación del error. Se realizan experimentos en MultiWOZ 2.0, MultiWOZ 2.1 y MultiWOZ 2.4 y los resultados indican que nuestro modelo supera los trabajos anteriores de última generación, logrando nuevas actuaciones de última generación con un 56.35, 58.09 y 75.65% de precisión conjunta de objetivo, respectivamente, lo que supone una mejora significativa (2.15, 1.73 y 2.03%) respecto a los resultados anteriores.