DeepResearch 结合了先进的机器学习和大规模数据分析，可以通过自动化复杂的文本处理和模式识别任务，显著增强法律研究和判例法分析。通过在法律文件、法院判决和法规上训练模型，开发人员可以构建工具，帮助法律专业人士快速查找相关信息、识别先例以及跟踪立法变更。例如，自然语言处理 (NLP) 技术可以解析密集的法律文本，提取关键概念、案件之间的关系或法规中的矛盾之处，从而减少人工审查的时间。
一个实际应用是针对判例法的语义搜索。传统的基于关键词的搜索常常会忽略上下文，但像 BERT 或基于 Transformer 的模型可以理解自然语言查询，并根据含义而不是精确的文本匹配返回结果。例如，开发人员可以创建一个工具，允许用户询问“哪些案件涉及远程医疗咨询中的过失？”，即使没有使用精确的“远程医疗”一词，也能收到相关的判决。类似地，聚类算法可以按法律主题（例如，“AI 生成内容中的版权侵权”）对案件进行分组，以发现趋势或异常值。另一个用例是跟踪法规修正案：模型可以监控立法更新，并自动标记现有合同或政策中可能需要修改的部分。
然而，挑战依然存在。法律文本常常依赖于细微的语言和上下文，要求模型能够处理歧义（例如，在不同司法管辖区解释“合理”一词）。开发人员必须在多样化、高质量的数据集上训练模型，以避免偏见并确保准确性。Transformer 中的注意力机制等技术可以帮助突出判决中的关键段落，而可解释性方法（例如 LIME）可以阐明模型将特定案件标记为相关的原因。通过关注这些技术考量，开发人员可以构建强大的工具，这些工具是增强而不是取代法律专业知识，从而在保持问责制的同时简化研究。