法律科技应用可以使用 Sentence Transformers 来分析和比较法律文件，方法是将文本转换为捕获语义含义的数值表示（嵌入）。即使案例法或合同不共享完全相同的关键词，这些嵌入也允许应用程序衡量文件之间的相似性。 例如，在法律文本上训练的模型可以识别“违反合同”和“未能履行义务”表达相似的概念。 通过嵌入整个文档或特定条款，该应用程序可以有效地搜索大型数据库中语义相关的内容，从而实现诸如先例检索或合同条款比较之类的任务。
一个实际用例是判例法检索。 当律师输入查询（例如，当前案件中的事实情况）时，该应用程序会生成查询的嵌入，并将其与过去法院判决的嵌入进行比较。 即使术语有所不同，这也使其可以显示相关的先例。 对于合同，Sentence Transformers 可以识别协议中相似的条款。 例如，一份文件中的禁止竞争条款可能与另一份文件中功能等效的条款相匹配，即使结构不同也是如此。 为了实现这一点，开发人员会预处理文档（删除样板，分割条款），使用预训练或微调的模型（例如，all-mpnet-base-v2）生成嵌入，并使用像 FAISS 或 Elasticsearch 这样的向量数据库进行快速相似性搜索。 在法律语料库（例如 COLIEE 数据集）上微调模型可以提高特定领域语言的准确性。
开发人员应考虑可伸缩性和领域适应性。 法律文件通常很长，因此可能需要分块策略（例如，按部分分割）和组合句子级别嵌入（通过平均或池化）。 处理歧义术语（例如，合同法中的“对价”与日常使用）可能需要在法律定义上微调模型。 此外，将元数据（例如，管辖权、日期）与语义相似性分数相结合可以优化结果。 例如，搜索“数据隐私泄露处罚”可能会优先考虑使用 GDPR 语言的最新欧盟案例。 通过将嵌入与传统关键词过滤器相结合，该应用程序可以平衡语义理解与精确的法律要求，从而减少法律专业人员的手动研究时间。