语义搜索是一种根据查询的含义和上下文来理解和检索信息的方法，而不是仅仅依赖于匹配关键词。与寻找精确词语匹配的传统关键词搜索不同，语义搜索解释词语背后的意图。它使用自然语言处理（NLP）和机器学习模型来分析概念、同义词和上下文线索之间的关系。例如，搜索“contract termination due to breach”（因违约而终止合同）也可能返回提及“agreement cancellation because of violation”（因违反而取消协议）的结果，即使确切的术语不同。这种方法优先考虑相关性而非字面匹配，使其更能适应细微差别的查询。
在法律科技领域，语义搜索至关重要，因为法律文件通常包含复杂的语言、专业术语和细微的上下文差异。律师和律师助理需要经常筛选大量的判例法、合同和法规，其中准确性和速度至关重要。如果措辞略有不同，传统的关键词搜索可能会遗漏相关文件。例如，搜索“intellectual property infringement”（知识产权侵权）可能无法检索到讨论“unauthorized use of patented technology”（未经授权使用专利技术）的案例，因为缺乏语义理解。语义搜索通过识别这两个短语都涉及相同的法律概念来弥补这一差距。合同分析平台或判例法数据库等工具利用这项技术来发现基于关键词系统会忽略的关联，从而减少人工审查时间。
语义搜索在法律科技中的重要性还在于它能够提高准确性和效率。法律专业人士经常处理尽职调查或先例研究等重复性任务，遗漏关键文件可能导致严重后果。通过理解上下文，语义搜索减少了假阳性（例如，检索到共享关键词但不相关的案例）和假阴性（例如，遗漏包含同义词的案例）。对于开发者而言，实现语义搜索可能涉及使用预训练语言模型（如 BERT）或嵌入技术，将法律术语映射到向量空间中，使相似的概念聚类在一起。这项技术基础使得法律科技工具能够有效扩展，处理不断增长的法律数据量，同时保持可靠性——这在错误可能带来法律或财务风险的领域至关重要。