人工ニューラルネットワーク（ANN）を基にした一般的な文分類モデルは、文が出現する文脈を考慮せずに個々の文を孤立して分類することが多い。これは、構造的な予測が必要となる逐次文分類の問題において、従来の文分類手法の全体的な分類性能を阻害している。本研究では、周辺の文から得られる文脈情報を活用して現在の文を分類する階層的な逐次ラベリングネットワークを提案する。我々のモデルは、医療科学論文の要約における逐次文分類の2つのベンチマークデータセットで、最新の結果よりも2-3%高い性能を示した。