为了使用向量聚类比较大型法律文档集，首先将文本转换为数值表示，应用聚类算法对相似文档进行分组，然后分析这些聚类以识别模式或差异。这种方法依赖于将文本转化为捕获语义或句法特征的向量（数值数组），根据相似性对它们进行分组，并比较不同文档集（corpora）产生的聚类。例如，你可以比较两个不同司法管辖区的法院判决，以找出法律推理中的主题重叠或分歧。
首先对文档进行预处理（移除停用词、规范化文本）并生成向量。像 TF-IDF 或词嵌入（Word2Vec、GloVe）这样的工具将文本转换为固定长度的向量，而像 BERT 这样的 Transformer 模型则提供上下文感知的嵌入。对于大型数据集，像 PCA 或 UMAP 这样的降维技术有助于管理计算复杂性。一旦向量准备好，像 K-means、DBSCAN 或 HDBSCAN 这样的算法将文档分组到聚类中。例如，K-means 可以根据词频将专利申请按技术领域（例如，“生物技术” vs. “软件”）进行聚类。算法的选择取决于数据大小和所需的聚类粒度——DBSCAN 比 K-means 更能处理不均匀的聚类密度。
聚类后，通过分析聚类分布、质心或重叠度量来比较文档集。例如，计算两组合同的聚类质心之间的余弦相似度，以衡量其条款的接近程度。或者，使用像 t-SNE 这样的可视化工具来绘制聚类并观察空间关系。如果一个文档集中的一个聚类主要包含“隐私法规”，而另一个文档集缺乏这样的聚类，这突出了主题上的差距。像 scikit-learn（用于聚类）和 spaCy（用于自然语言处理）这样的库可以简化实现。测试不同的向量化方法（例如，比较 TF-IDF 与 BERT 嵌入）可以确保鲁棒性，因为法律语言通常需要上下文感知的模型来捕捉细微差别，如判例引用或法定解释。