Ukryta analiza semantyczna (LSA, ang. Latent Semantic Analysis) to technika, która analizuje i pomaga zrozumieć zależności między słowami w dużych zbiorach tekstu. Wykrywa wzorce i znaczenie, badając, które słowa występują razem w tym samym kontekście. LSA stosuje się często w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i wyszukiwaniu informacji, aby ulepszać wyszukiwarki, analizę treści i aplikacje uczenia maszynowego.
Główna idea LSA jest taka, że słowa o podobnym znaczeniu zwykle pojawiają się w podobnych kontekstach. LSA upraszcza złożone powiązania między słowami do mniejszego zestawu pojęć lub tematów. Dzięki temu odkrywa ukryte powiązania między terminami, nawet jeśli nie pojawiają się razem. Pomaga to poprawiać trafność wyszukiwania, grupować powiązane treści i lepiej polecać treści, bo pokazuje znaczenie kryjące się za słowami i frazami.