在法律文件背景下，嵌入（embeddings）是文本（如条款、段落或整个文件）的数值表示，能够捕捉其语义含义，并将其转换为机器可处理的格式。这些表示通常是由机器学习模型生成的高维向量（数字数组）。其目标是将非结构化的法律文本——这些文本通常密集、术语繁多且依赖上下文——转换为结构化的数值形式。这使得算法能够高效地执行文档相似性比较、内容分类或检索相关信息等任务。例如，嵌入模型可以将关于“知识产权”的合同条款转换为一个向量，该向量反映其法律意图、与其他概念的关系以及上下文的细微差别。
嵌入在法律文件中的一个实际应用是语义搜索。法律专业人士经常需要查找与特定案件相关的先例、条款或裁决。通过将文档转换为嵌入，系统可以识别语义相似的内容，即使关键词不同。例如，搜索“保密义务”可能会检索到提及“保密协议”的条款，如果它们的嵌入在向量空间中彼此接近的话。另一个用例是文档分类：嵌入可以根据内容自动将合同标记为“雇佣”、“许可”或“并购相关”。聚类也很常见——利用嵌入相似性按法律主题（例如，“版权侵权”与“专利纠纷”）对法院裁决进行分组。
从技术角度来看，法律文本的嵌入通常是使用 BERT 或 RoBERTa 等预训练语言模型生成的，这些模型会在法律语料库上进行微调，以便更好地处理领域特定的术语。TensorFlow、PyTorch 或 Hugging Face 的 Transformers 库等工具为实现提供了可访问的框架。例如，开发者可以使用 Sentence-BERT 为法律条款创建句子级嵌入，通过余弦距离实现快速相似性比较。挑战包括处理冗长文档（需要分块或分层建模）以及确保嵌入能够捕捉精确的法律区别（例如，区分“过失”和“重大过失”）。高效地存储和查询嵌入——使用 FAISS 或 Pinecone 等向量数据库——对于处理大型法律数据集的扩展也至关重要。