向量嵌入可以捕捉法律内容中的语气、风险和情感，但其有效性取决于它们的训练方式和使用的数据。 嵌入将文本表示为数值向量，将单词或短语映射到高维空间中，在该空间中，相似的含义或上下文靠得更近。 例如，在法律文件上训练的模型可能会将“违约”、“责任”或“赔偿”等术语聚集在一起，以反映与风险相关的概念。 同样，表达不确定性（例如，“可能导致处罚”）或紧迫性（例如，“需要立即采取行动”）的语言可以被编码以反映语气。 虽然情感在法律文本中不太常见，但可能会在描述有利结果（“当事方有权获得赔偿”）与不利结果（“当事方特此放弃所有索赔”）的条款中出现。
然而，法律语言带来了独特的挑战。 诸如“合理”或“重大不利影响”之类的术语带有细微的、依赖于上下文的含义，而通用嵌入可能会遗漏这些含义。 例如，合同中的“重大”指的是重要性，而不是物理物质，并且预训练模型（例如在通用网络文本上训练的模型）可能会误解这一点。 法律写作的语气通常是正式和客观的，因此更难捕捉到细微的差别。 诸如“法院认为该论点毫无价值”之类的短语可能传达一种不屑一顾的语气，但未经法律上下文训练的嵌入可能无法将其与中立陈述区分开来。 同样，风险检测需要了解特定条款如何相互作用——例如，不可抗力条款是广泛适用还是狭义适用——这需要特定领域的培训。
为了解决这些差距，开发人员可以在法律语料库上微调嵌入。 在法院意见或合同上训练的 Legal-BERT 等模型可以更好地捕捉法律语义。 例如，在合同分析系统中，嵌入可以通过接近“因故终止”或“违约金”等术语来标记高风险条款。 可以通过比较司法意见中的语言来推断情感——诸如“不正当得利”与“公平赔偿”之类的短语可能表明司法偏见。 将嵌入与结构化元数据（例如，文档类型、管辖权）相结合，或将它们与分类器分层可以提高准确性。 例如，风险评分模型可以使用嵌入来识别关键术语，并使用单独的分类器来根据历史案例结果衡量其严重程度。 虽然仅靠嵌入并非完整的解决方案，但当针对该领域进行定制时，它们为从法律文本中提取细微属性提供了一个基础层。