意味的正確性は、知識グラフ埋め込みモデル（KGEMs）のパフォーマンスを評価する上で非常に重要です。なぜなら、知識グラフは現実世界の事実や関係を表現しており、その情報が不正確だったり誤解釈されていると、モデルが予測する結果も信頼性を欠くことにつながるからです。例えば、eコマースの推薦システムでは、顧客に適切な商品を提案する必要があります。この場合、ランクベースメトリックだけでなくセマンティックメトリックも重要であり、推薦された商品が本当に適切かどうかを示すことが求められます。