分散型単語表現は、さまざまな自然言語処理タスクにおいて中心的な役割を果たしている。その成功にもかかわらず、既存の大多数の手法は文脈情報のみを考慮しており、タスク固有の特徴を捉えていないため、多様なタスクに適用する際には最適ではない。合理的な単語埋め込みは、単語の意味的特徴とタスク固有の特徴の両方を捉える能力を持つべきである。本論文では、タスク指向型の単語埋め込み手法を提案し、テキスト分類タスクに適用する。関数感知型コンポーネントを導入することで、単語の分布を正則化し、埋め込み空間に明確な分類境界を形成する。本手法は5つのテキスト分類データセットを用いて評価された。実験結果から、本手法が最先端の手法を顕著に上回ることが示された。