他の学習済みスパース表現モデル（uniCOIL、LexMAE）に対してASCを適用すると、異なる結果が得られる可能性があります。各モデルは異なる特性や学習方法を持っているため、ASCの効果や性能に影響を与える要因となります。例えば、uniCOILは異なるトークン埋め込みを使用しており、LexMAEはタイトル情報を考慮しているため、ASCの適用によってそれぞれのモデルの性能が向上する可能性があります。実験を通じて、各モデルにおけるASCの効果を評価し、最適な結果を得るための最適なパラメータ設定や手法を見つけることが重要です。