極端多クラステキスト分類（XMC）の文脈で対比学習（contrastive learning）コンセプトをどう展開・応用すべきか考えるとき、「敵対的」ペア（positive/negative pairs）から意味深い表現空間（representation space）を作成し、「近接」ペア同士は引き寄せ、「離れた」ペア同士は反発させることで識別力向上可能です。
この手法は敵対的生成ニューラルネット (GAN) からインスピレーション受けており，異常値検出，ドメイン適応，表現学習等幅広い領域でも有望視されています。
将来的展望では，XMCタスク全体や他領域でもcontrastive learning の利用拡大予想され, テキストデータだけでは無く画像データ等他種々データ形式でも採用期待されています.