بالنظر إلى الملاحظات السريرية المكتوبة في السجلات الصحية الإلكترونية (EHRS)، فمن الصعب التنبؤ برموز التشخيص التي يتم صياغة مهمة تصنيف متعدد العلامات.مجموعة كبيرة من الملصقات، والاعتماد الهرمي، والبيانات غير المتوازنة تجعل مهمة التنبؤ هذه صعبة للغاية.قامت معظم الأعمال الحالية ببناء التنبؤ الثنائي لكل تسمية بشكل مستقل، مما يتجاهل التبعيات بين الملصقات.لمعالجة هذه المشكلة، نقترح إطارا من مرحلتين لتحسين ترميز ICD التلقائي عن طريق التقاط ارتباط التسمية.على وجه التحديد، ندرب مقدر توزيع مجموعة التسمية لإنقاش احتمالية كل مرشح تعيين كل ملصق تم إنشاؤه بواسطة مؤشر أساسي.هذه الورقة هي المحاولة الأولى لتعلم توزيع مجموعة التسمية كوحدة Reranking لترميز ICD.في التجارب، يكون إطار عملنا المقترح قادرا على تحسين تنبؤات أفضل أداء لتنبؤ الكود الطبي في مجموعات البيانات المقلدة القياسية.