النماذج السائدة المستندة إلى الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لتصنيف الجمل غالباً ما تقوم بتصنيف الجمل بشكل منعزل دون الأخذ في الاعتبار السياق الذي تظهر فيه هذه الجمل. هذا يعرقل الأساليب التقليدية لمشكلة تصنيف الجمل التتابعي، حيث تحتاج التنبؤات المهيكلة إلى أداء تصنيف أفضل بشكل عام. في هذا البحث، نقدم شبكة تسمية تتابعية هرمية تستفيد من المعلومات السياقية داخل الجمل المجاورة لمساعدة في تصنيف الجملة الحالية. نموذجنا يتفوق على النتائج الرائدة بنسبة 2٪-3٪ في مجموعتين مرجعيتين من البيانات لتصنيف الجمل التتابعي في الملخصات العلمية الطبية.