label2vecを使用することで、大規模なラベルセットの処理効率が向上します。従来の方法では、TF-IDF特徴量を使用してラベル埋め込みを生成する必要がありましたが、これにはいくつかの制限があります。一方、label2vecではSkip-gramモデルを使用して密なラベル埋め込みを効果的に学習し、TF-IDF特徴量が不要であるためより効率的です。また、dense label embeddingsは小さなストレージサイズであり、ダウンストリームの機械学習アルゴリズムによって処理されやすくなります。