解答：
② より前の単語の情報を保持することで,文脈を考慮した文章の理解をすることができる.
理由: RNNは、シーケンスデータを扱うために設計されたニューラルネットワークの一種であり、時間的な情報を保持する能力があります。これにより、以前の入力（例えば文章の前の単語）の情報を利用して、文脈を考慮した処理が可能になります。
その他の選択肢について：
- ① データを動的に拡張し続けることで,過学習を抑制することができる。：これはRNNの特性に直接関連するものではありません。
- ③ 様々なサイズの画像が入力されても,同じサイズになるまで何度も畳み込むことで,同じように特徴を抽出することができる。：これは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に関連する内容です。
- ④ ラベル付きデータで学習したモデルに,ラベルなしデータを入力して得られた予測を正解ラベルとしてさらに学習に用いることで,データ作成のコストを抑えることができる。：これは半教師あり学習に関連する内容です。
