Sequence-to-sequence 모델과 이와 유사한 포인터 네트워크는 입력이 여러 문장으로 이루어 지거나 입력 문장의 길이가 길어지면 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 문장으로 이루어진 입력열을 단어 레벨과 문장 레벨로 인코딩을 수행하고, 디코딩에서 단어 레벨과 문장 레벨 정보를 모두 이용하는 계층적 포인터 네트워크 모델을 제안하고, 이를 이용하여 모든 멘션(mention)에 대한 상호참조해결을 수행하는 계층적 포인터 네트워크 기반 상호참조해결을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 정확률 87.07%, 재현율 65.39%, CoNLL F1 74.61%의 성능을 보였으며, 기존 규칙기반 모델 대비 24.01%의 성능 향상을 보였다.