多粒度特徴の結合が累積効果をもたらす理由は、異なる視点から得られる情報を総合することで、より豊富な情報を捉えることができるからです。例えば、依存構文や構成構文、意味的注意力、外部知識グラフなどさまざまな観点から得られる情報を統合することで、それぞれの特徴同士が相互補完し合い、より包括的かつ正確なモデル性能向上につながります。新しい視点や情報源を取り入れることでシナジー効果が生まれ、単一の特徴だけでは捉えきれない複雑な関係性やパターンを発見することが可能になります。