提案されたフレームワークは他の少数言語でも有効です。これは主に以下の理由からです：
NER技術への依存を排除したアプローチ：多くの少数言語では十分な精度や利用可能性を持つNERツールが限られています。そのため、このフレームワークはそうした制約を克服し、さまざまな言語で高いパフォーマンスを実現します。
多様な文化的背景や表現形式への適応力：異なる文化圏や表現形式を持つ少数言語でも同様に優れた結果を示すことから、このフレームワークは多様性に富んだ環境でも有効であることが示唆されます。
汎用的かつ柔軟性：提案された手法は一般的かつ柔軟であり、「DC-Match」等他手法よりも幅広く適用可能です。