1. Eğitim (Embedding Oluşturma): Bir cümle öğrettiğinde (ör: "günün nasıl geçti?"), USE modeli bu cümlenin anlamını analiz eder ve onu matematiksel bir vektöre çevirir. Bu vektör, cümlenin anlamsal parmak izidir ve cevabıyla birlikte hafızasına kaydedilir.
2. Sorgu (Vektör Karşılaştırma): Bir soru sorduğunda (ör: "bugün keyfin nasıl?"), model önce bu yeni cümlenin de vektörünü oluşturur.
3. Kosinüs Benzerliği: Sistem, sorduğun cümlenin vektörü ile hafızasındaki tüm diğer cümle vektörleri arasındaki "anlamsal yakınlığı" ölçer. Bu ölçüm, vektörler arasındaki açıyı hesaplayan kosinüs benzerliği ile yapılır. Açı ne kadar darsa, anlam o kadar yakındır.
4. Sonuç: En yüksek benzerlik skoruna sahip olan (yani anlamsal olarak en yakın olan) cümle bulunur ve o cümlenin kayıtlı cevabı sana gösterilir. Bu sayede, OĞLLM kelimelerin ötesinde, cümlenin "niyetini" anlar.