El análisis semántico latente (LSA, del inglés Latent Semantic Analysis) es una técnica que analiza y entiende las relaciones entre las palabras en grandes conjuntos de texto. Ayuda a encontrar patrones y significados estudiando qué palabras aparecen juntas en un mismo contexto. El LSA se usa a menudo en procesamiento del lenguaje natural (PLN) y en recuperación de información para mejorar los buscadores, el análisis de contenido y las aplicaciones de aprendizaje automático.
La idea principal del LSA es que las palabras con significados parecidos suelen aparecer en contextos parecidos. Al reducir la complejidad de las relaciones entre palabras a un conjunto más pequeño de conceptos o temas, el LSA descubre conexiones ocultas entre términos, aunque no aparezcan juntos de forma explícita. Esto sirve para mejorar la relevancia de las búsquedas, agrupar contenido relacionado y mejorar las recomendaciones de contenido, porque identifica el significado de fondo de palabras y frases.