意味的特徴を活用したターゲットスピーチ抽出手法の可能性は、いくつかの観点から検討できます。まず、意味的特徴を用いることで、スピーカーの発話内容に基づいた埋め込みを生成し、文脈に応じたターゲットスピーチの抽出が可能になります。具体的には、自然言語処理（NLP）技術を活用し、発話の意味を理解することで、より精度の高いスピーカーの識別や発話の抽出が実現できます。また、意味的特徴を用いた埋め込みは、従来の静的埋め込みに比べて、動的な文脈情報を反映することができるため、ターゲットスピーチ抽出の精度向上に寄与します。さらに、意味的特徴を活用したマルチモーダルアプローチを採用することで、視覚情報や音響情報と組み合わせたより豊かな情報を基にした抽出が可能となり、複雑な音響環境下でも高いパフォーマンスを発揮することが期待されます。これにより、ターゲットスピーチ抽出の新たな可能性が広がるでしょう。