نقدم تقريرًا عن سلسلة من التجارب التي أجريت باستخدام شبكات العصبونات المتكررة (CNN) المدربة على متجهات الكلمات المدربة مسبقًا لأغراض تصنيف الجمل. نوضح أن شبكة CNN بسيطة مع ضبط قليل للهيبربارامترات ومتجهات ثابتة تحقق نتائج ممتازة في العديد من المقاييس القياسية. يوفر التعلم الدقيق لمتجهات خاصة بالمهمة زيادة إضافية في الأداء. بالإضافة إلى ذلك، نقترح تعديلًا بسيطًا في الهيكلية يسمح باستخدام كل من المتجهات الخاصة بالمهمة والمتجهات الثابتة. تحسن النماذج CNN التي تم مناقشتها هنا على الحالة المتقدمة في 4 من أصل 7 مهمات، والتي تشمل تحليل المشاعر وتصنيف الأسئلة.