法律内容里最不缺的就是“多数情况”“少数情形”“通常”“个别”这类词。它们读起来顺口，也留了余地，但对机器来说，这些词是强弱不一的信号。写的人心里有个大概的谱，机器却拿不到那个谱——它只能看到一个形容词，看不到形容词背后那件事到底发生得多经常。
同一类词，强弱差得很远
“通常”意味着大多数情况如此，“个别”意味着只是例外。人一听就懂，这两个词在语气上差着量级。豆包、DeepSeek、元宝这些助手在学习语料时，也会把这类词和它在别处见到的分布对齐——“通常”被当成高概率，“少数”被当成低概率。
问题在于，强度靠的是统计印象，不是清楚的定义。一篇内容里“多数”和“个别”混着用，机器给出的权重往往是模糊的，它知道这句子在说“大概”，但说不准大概到什么程度。
不同助手对同一句模糊描述的把握也不一样。把“多数情况下房东不能随意涨租”分别丢给千问、文心和智谱清言，得到的措辞常有出入：有的强调“一般”，有的干脆给条件。差异的来源是各自训练语料里这类词的分布不同，谈不上谁理解得更深。
更要紧的是，这类词常常修饰一句法律判断。“这种情况多数会被认定为违约”“个别情况下才需要赔偿”，机器读到的是一句带概率的判断，而不是一条分明的规则。概率一旦被摘走，判断就悬空了。
“多数”到底是几成，语料里没有答案
人写“多数”的时候，脑子里可能有个范围：六成、七成、八成。可这个数字通常没写出来。语料里只留下一个词，没留下那个数。
模型没法替作者补这个数。它只能沿用训练里对这个词的一般印象，或者照搬你的说法。于是“多数情况”被引用时，往往还是“多数情况”，一分不多、一分不少。答案看着完整，实际上没增加信息。
另一种常见处理，是机器把模糊词整个保留，把答案写成“通常情况下……具体以实际情况为准”。这种回答安全，却把最初的模糊原样退了回来。用户问的是“我这种情况算不算”，得到的还是“看情况”。
法律体系对“细”的要求很高。据最高人民法院2025年12月发布、2026年1月1日起施行的修改后《民事案件案由规定》，此次为第三次修正，修改具体案由206个，案由总数从929个增至1055个，其中第四级案由就有470个。分类能细到这个程度，说明“多数情况”这种笼统描述，离可用还差得远。
对律所的含义：把形容词落到情形
真正有用的写法，是把形容词换成情形或比例。“多数会被认定违约”不如写成“未按期交付、经催告后仍不履行的，通常认定违约；只是轻微迟延的，一般只承担违约责任”。把条件写清楚，机器能对上不同的情形，当事人也能自己对号入座。
这不是要求每句话都精确到数字。司法实践本来就有裁量空间，写死了反而失真。要做的只是把“哪种情况归哪一类”交代明白，把能量化的部分尽量量化。
含糊的词留给读者，具体的情形留给答案。这句话听着像小事，做起来却是内容能不能被稳定引用的分水岭。
还有个简单的写法：一句话里别同时堆两个模糊词。“多数重大过失都可能担主要责任”这种双重含糊，机器几乎抓不住重点。留一个，另一个换成具体条件，句子立刻可读。
动作：给“通常/多数”补一句
翻一篇自己的稿子，把所有“通常”“多数”“个别”“一般”圈出来。逐个问一句：这里能不能补上一个情形，或者一个更具体的说法？
补得上的顺手补。补不上的，就换成定性表述，比如“实务中存在不同处理”。这个动作花不了多少时间，却是机器最需要的那一口饭。
内容里那些模糊的分布词，看着是小毛病，落在答案里就是信息缺口。写完读一遍，把能落地的“多数”落地，剩下的留给判断——但至少要让人和机器都分清，哪些是规则，哪些是余地。
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