毎年増加し続ける文書の数は、検索、取得、およびテキストの整理に使用される情報処理手法のさらなる改善を必要としています。これらの情報処理手法の中心には文書分類があり、教師あり学習の重要な応用例となっています。最近では、文書の数が増加するにつれて、従来の分類器の性能が低下しています。これは、文書数の増加とともにカテゴリ数も増加しているためです。本論文では、多クラス分類として問題を捉える現在の文書分類手法とは異なるアプローチでこの問題に取り組んでいます。具体的には、階層的深層学習によるテキスト分類（Hierarchical Deep Learning for Text classification: HDLTex）を使用して階層的な分類を行います。HDLTexは、深層学習アーキテクチャのスタックを用いて、文書階層の各レベルで専門的な理解を提供します。