يتعامل تصنيف النص المتعدد التسميات الهرمية (HMTC) مع المهمة الصعبة التي يمكن فيها تعيين مثيل للفئات المهيكية المتعددة في نفس الوقت. غالبية الدراسات السابقة إما أن تركز على تقليل مهمة HMTC إلى مشكلة مسطحة متعددة العلامات تتجاهل علاقات الفئات الرأسية أو استغلال التبعيات عبر مستويات هرمية مختلفة دون النظر في الارتباط الأفقي بين الفئات في نفس المستوى، والتي تؤدي حتما إلى المعلومات الأساسية خسارة. في هذه الورقة، نقترح إطار رواية HMTC يرى الارتباطات الفئة الرأسية والأفقية. على وجه التحديد، نقوم أولا بتصميم شبكة عصبية متقطعة متوترة فضفاضة كمستغل في التمثيل للحصول على تمثيلات للكلمات والوثائق، والأهم من ذلك، والأهم من ذلك، والتعويضات الحكيمة للمستوى بالنسبة للفئات، والتي لا تعتبر في الأعمال السابقة. بعد ذلك، يتم اعتماد تمثيلات الفئة المستفادة لالتقاط التبعيات الرأسي بين مستويات التسلسل الهرمي للفئة ونموذج الارتباط الأفقي. أخيرا، استنادا إلى Admeddings و Emgeddings، نقوم بتصميم خوارزمية هجينة للتنبؤ بفئات الهيكل الهرمي بأكمله. تجارب واسعة أجريت على مجموعات بيانات HMTC العالمية الحقيقية صحة فعالية الإطار المقترح بدعوات كبيرة على خط الأساس.