語義の粗粒度化は、自然言語処理（NLP）において重要な役割を果たします。特に、語義曖昧性解消（WSD）タスクにおいて、粗粒度の語義インベントリは、過度に細分化された語義がもたらす混乱を軽減します。WordNetのような従来のインベントリは、非常に細かい語義を提供するため、同じ単語に対して多くの異なる意味が存在し、これがWSDシステムの性能を低下させる要因となります。粗粒度化された語義インベントリは、関連する語義をグループ化することで、モデルがより少ない選択肢から正しい語義を選択できるようにし、結果としてWSDの精度を向上させます。また、CEFRレベルの割り当てにより、言語学習者にとっての優先度を明確にし、学習の効率を高めることも可能です。