التسمية التسلسلية، التي تُخصَّص فيها فئة أو تسمية لكل من token في ترتيب مدخل معين، هي مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية. وقد تم مؤخرًا اقتراح العديد من الهياكل العصبية المتقدمة لحل مشكلة التسمية التسلسلية المتعلقة بهذه المهمة. على النقيض من ذلك، تم اقتراح عدد قليل جدًا من الطرق لمعالجة مشكلة التجميع التسلسلي. في هذه الورقة، نحل مشكلة التجميع التسلسلي من خلال تطبيق طريقة التوافيق التسلسلي ضمن إطار تجميع مُقترح. وبشكل خاص، نقترح إطارًا بسيطًا ولكن فعّالًا لتكوين 후ُلات التجميع، مما يسمح بسهولة إعداد أنظمة متعددة غير متجانسة من شبكة تسمية تسلسلية عصبية واحدة. ولتقييم الإطار المقترح، أُجريت تجارب على مشكلتي التسمية الإملائية (POS) وتنبؤ التسميات الاعتمادية. وأظهرت النتائج أن الإطار المقترح حقق قيم دقة أعلى بنسبة 0.19 و0.33 مقارنةً بمنهج التصويت القاسي (hard-voting) على مجموعتي بيانات التسمية التسلسلية من بنس-تريبانك (Penn-treebank) والاعتماد العام (Universal dependency)، على التوالي.