本研究提出了一种新的文本分类扩展方法,使用递归神经网络对单词嵌入进行训练,而不是对输入向量施加扰动。这种方法扩展了传统的半监督和纯监督学习算法,能够在高维稀疏的文本输入中实现最先进的结果。通过可视化和分析表明,学习的单词嵌入在质量上有所提高,并且在训练时模型不容易过拟合。