نُصَرِّف فهم اللغة البشرية كمهمة تنبؤ منظم، حيث يكون المخرج مجموعة جزئية مرتبة (poset). لا تأخذ المعمارية الحالية من نوع المشفر-المنشِّط (encoder-decoder) في الاعتبار البنية الجزئية المرتبة للدلالات بشكل مناسب، مما يؤدي إلى ضعف القدرة على التعميم التوافقي. في هذه الورقة، نقترح نموذجًا جديدًا للتحليل الهرمي للـ poset بهدف التحسين في التعميم التوافقي للغة. بشكل مفهوم: (1) يفرض النموذج المُقترح التماثل الجزئي بالنسبة للترتيب في الدلالات، مما يمنع التعلم الزائد للمعلومات الترتيبية المتحيزة؛ (2) يسمح الميكانيزم الهرمي باستيعاب الهياكل عالية المستوى للـ poset. وقد قُمنا بتقييم المشِّتَّه المقترح على مجموعة بيانات أسئلة فريبيس التوافقيّة (CFQ)، وهي مجموعة بيانات كبيرة وواقعية لأسئلة فهم اللغة تُصمم خصيصًا لقياس القدرة على التعميم التوافقي. أظهرت النتائج أن النموذج يتفوّق على المشِّتَّهات الحالية.