将法规语言嵌入到软件系统中带来了独特的挑战，这源于法律文本的复杂性、结构和精确性。法律法规通常以严谨、正式的密集语言书写，包含嵌套从句、交叉引用和严格的逻辑结构。对于开发者而言，将其解析为机器可读的格式需要仔细处理依赖关系（例如，一条法规引用另一条条款）和上下文细微差别。例如，一个句子可能定义了一个法律例外，该例外仅在满足多个条件时才适用，即使漏掉一个从句也可能导致错误的解释。传统的自然语言处理模型优先考虑简洁性或会话模式，除非经过专门调整，否则难以处理这些冗长、复杂的句子。
另一个挑战是法规术语的模糊性及其依赖于上下文的含义。法律语言经常使用与日常用法不同的精确定义词汇。例如，法规中的术语“车辆”可能明确排除自行车，但经过通用文本训练的嵌入模型可能会忽略这种细微差别。开发者必须考虑这些特定领域的定义，可以通过在法律语料库上微调模型或构建自定义本体来实现。此外，法规经常使用“shall”或“may”等情态动词，它们带有特定的义务或许可含义。未能区分它们——例如，将“shall”（必须）的要求误解为可选——可能导致系统不合规，特别是在税法或数据隐私等受监管领域。
最后，法规语言会随着时间演变，要求嵌入保持更新。法律会通过法院判决进行修订、废除或重新解释，基于过时版本的嵌入将变得不可靠。例如，一个基于 2018 年之前的美国税法训练的模型，将错过《减税与就业法案》等立法引入的关键变化。开发者必须为法律文本实施版本控制，并在更新发生时建立重新训练模型的流程。庞大的法律文档数量以及需要根据现有逻辑验证变更，使得这变得复杂。如果没有强大的更新机制，系统可能生成法律上不准确或不合规的输出，从而可能导致严重的现实后果。