Latente semantische Analyse (LSA) ist ein Verfahren, um Beziehungen zwischen Wörtern in grossen Textmengen zu analysieren und zu verstehen. Sie findet Muster und Bedeutungen, indem sie untersucht, welche Wörter im selben Zusammenhang gemeinsam vorkommen. LSA wird oft in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und im Information Retrieval genutzt, um Suchmaschinen, Inhaltsanalysen und Anwendungen des maschinellen Lernens zu verbessern.
Die Grundidee von LSA: Wörter mit ähnlicher Bedeutung tauchen meist in ähnlichen Zusammenhängen auf. Indem LSA die komplexen Beziehungen zwischen Wörtern auf wenige Konzepte oder Themen reduziert, deckt sie verborgene Verbindungen zwischen Begriffen auf, auch wenn diese nicht direkt zusammen vorkommen. Das hilft, die Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern, verwandte Inhalte zu gruppieren und bessere Empfehlungen zu geben, weil die eigentliche Bedeutung hinter Wörtern und Wendungen erkannt wird.