元来，特性ベクトルで表現される文書の意味の粒度は，ベクトルの基底に単語そ のものを使用する場合が最も細かい．意味属性を使用する方法では，すでに意味 的な汎化が行われており，意味の粒度は荒くなっている．粒度に着目した汎化が さらに進めば検索精度は次第に低下すると考えられるため，必要最小限の意味属 性の組を発見するには，順次，汎化を進めながら，検索精度の変化を追跡する必 要がある．その結果，検索精度が低下する直前に使用した意味属性の組を必要最 小限の組とする．
