对于法律文件，能够处理特定领域语言、长上下文和精确语义关系的嵌入模型最有效。法律文本通常包含专业术语、复杂的句子结构和细微的含义，因此通用模型可能难以胜任。最佳选择通常是经过法律语料库预训练的模型、针对长文档优化的模型以及针对合同分析或判例法检索等任务进行微调的模型。这些嵌入应捕捉诸如“shall”与“may”之类的术语之间的细微差异，或识别对法规的引用，这些在法律语境中至关重要。
特定领域的模型，如 LEGAL-BERT 或 CaseLawBERT，是强有力的候选者。例如，LEGAL-BERT 是在法院判决和立法等法律文本上训练的 BERT 变体。与通用 BERT 相比，它能更好地理解法律术语和引用模式。类似地，Lawformer 等模型通过结合处理扩展上下文的技术来处理长篇法律文档。法律文档通常超过标准 Transformer 的 512 token 限制，因此具有稀疏注意力机制或分层结构（例如，将文档分成若干部分）的模型是实用的。例如，模型可以先单独嵌入合同的各个条款，然后再将它们组合起来，确保关键细节不被遗漏。
针对特定任务的微调进一步提高了性能。在一般法律数据上预训练的模型可以适应更狭窄的用例，例如识别合同中与责任相关的条款或匹配判例法先例。诸如 all-mpnet-base-v2 之类的 sentence-transformer，当在法律句子对（例如，对齐的问题和案例摘要）上进行微调时，在检索任务中表现出色。混合方法，例如将嵌入与实体识别（例如，首先提取当事人、日期或义务）相结合，也很有效。像 spaCy 的法律 NER 模型或 Hugging Face 的 AutoModelForTokenClassification 等工具可以在生成嵌入之前对文本进行预处理，为非结构化文档添加结构。对于多语言法律系统，在跨语言法律语料库（例如，多语言的欧盟立法）上训练的 XLM-R 等模型非常有价值。关键是平衡领域专业性、上下文处理以及与最终任务（无论是搜索、分类还是摘要）的对齐。