EMGFは他の手法に比べて以下の点で優位性を持っています：
多種多様なグラニュリティ特徴（依存および構成構文、意味的注意力、外部知識グラフ）を柔軟かつ効率的に統合するスケーラブルな枠組みを提供している。
Multi-Anchor Triplet LearningやOrthogonal Projection Techniquesといった手法によって異質データ間で相互補完的・差別化された学習能力を実現し、「cumulative effect」（累積効果） を達成している。
モデル全体で深層および微細節レベルまで相互作用しながら各種グラニュリティ特徴間の複雑さや関連性に焦点を当てており、「cumulative effect」 の最大化に成功している。