知網對詞進行了更細粒度的義原標註,因而被廣泛用於各項自然語言處理的任務中。比如 2017 年的 Improved Word Representation Learning with Sememes 這篇論文,通過引入義原可以解決詞義消歧的問題,並進一步更細緻地捕捉到詞與詞之間的關係來學習更好的詞向量。另一例子是今年的一篇論文 Language Modeling with Sparse Product of Sememe Experts,它將義原作為我們稱之為「專家」的信息引入語言模型中,也可以更好地預測到一個詞出現後下一個詞以怎樣的方式出現,在義原層面又有一些怎樣的關係。