是的，向量可以用来识别文档中缺失或异常的条款，它们能够将文本表示为捕捉语义和句法关系的数值格式。当文本被转换成向量（通过词嵌入或基于 Transformer 的模型等方法）时，相似的条款或短语会在向量空间中聚集在一起。通过分析这些模式，您可以检测到偏差，例如与预期规范不符的条款或逻辑上应出现条款的位置存在的空白。例如，一个基于向量的模型，如果使用标准合同进行训练，则可以标记出缺少“终止”条款的文档，如果类似的文档通常都包含该条款。
为了实现这一点，您可以首先构建一个代表典型条款（例如，“保密性”、“付款条件”、“责任限制”）的向量参考集。在分析新文档时，将其条款转换为向量，并使用余弦相似度等相似性度量将其与参考集进行比较。相似度得分异常低的条款可能表明存在异常值或新颖的措辞。对于缺失的条款，您可以使用模板匹配方法：如果参考集中的关键条款类型在文档中没有紧密匹配项，系统就会标记出缺失。例如，在雇佣合同中，如果参考集中的“竞业限制”条款聚集在特定的向量范围内，而某个文档中在该区域没有向量，则可能会被标记出来供审查。
实现这一目标的实用工具包括 Python 库，例如用于生成条款嵌入的 sentence-transformers 和用于聚类或异常检测的 scikit-learn。假设您正在分析软件许可协议：您可以训练一个模型来识别常见的条款，例如“免责声明”和“许可授予”。一个缺少免责声明的文档可能在该聚类附近缺乏向量，从而触发警报。挑战包括确保参考数据的全面性以及避免因细微措辞导致的误报。条款分割（使用正则表达式或 NLP 模型）等预处理步骤对于在向量化之前隔离条款至关重要。虽然并非万无一失，但基于向量的方法提供了一种可扩展的方式来发现结构化文本中的偏差。