A análise semântica latente (LSA, do inglês Latent Semantic Analysis) é uma técnica usada para analisar e perceber as relações entre palavras em grandes conjuntos de texto. Ajuda a identificar padrões e significados, examinando como as palavras aparecem juntas num contexto. A LSA é muito usada no processamento de linguagem natural (NLP) e na recuperação de informação, para melhorar motores de pesquisa, análise de conteúdo e aplicações de machine learning.
A ideia principal da LSA é que palavras com significados parecidos tendem a aparecer em contextos parecidos. Ao reduzir a complexidade das relações entre palavras a um conjunto menor de conceitos ou temas, a LSA descobre ligações escondidas entre termos, mesmo quando não aparecem juntos. Isto é útil para melhorar a relevância das pesquisas, agrupar conteúdo relacionado e fazer melhores recomendações de conteúdo, porque identifica o sentido por trás das palavras e expressões.