يتضمن تصنيف النص متعدد العلامات واسعة النطاق (LMTC) مهام مع مسافات تسمية هرمية، مثل التعيين التلقائي لرموز ICD-9 إلى ملخصات التفريغ.يتم تقييم أداء النماذج في الفن السابق مع تدابير الدقة القياسية والتذكر و F1 دون اعتبار للهيكل الهرمي الغني.في هذا العمل، نقول بتقييم هرمي لتنبؤات نماذج LMTC العصبية.مع مثال على علم ICD-9 ontology، نصف مشكلة هيكلية في تمثيل مساحة الملصقات المهيكلة في الفنية السابقة، واقتراح تمثيل بديل بناء على عمق OnTology.نقترح مجموعة من مقاييس التقييم الهرمي باستخدام التمثيل القائم على العمق.قارن درجات التقييم من المقاييس المقترحة مع مقاييس تستخدم سابقا على نماذج LMTC السابقة لترميز ICD-9 في MIMIC-III.كما نقترح أيضا طرق البحث الأخرى التي تنطوي على التمثيل الترطاني المقترح.