潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）是一种文本挖掘技术，旨在通过降维方法从文本数据中提取隐藏的主题信息。随着文本数据规模的日益增长，如何有效地进行文本的自动化处理与理解变得至关重要。LSA可以帮助挖掘文档间的相似性和词语间的潜在关系，是主题建模领域中非常重要的一环。
本教程将详细讲解如何在Python中使用Gensim库来构建LSA模型，帮助实现主题建模的任务。教程内容涵盖LSA的理论背景、文本预处理、Gensim库的具体操作步骤，以及在实际应用中的案例。通过学习此教程，读者将不仅能够理解LSA的工作原理，还能掌握如何在工作中运用这一技术来进行主题识别和分析。
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潜在语义分析（LSA）
潜在语义分析（LSA）是一种基于线性代数的自然语言处理技术，旨在通过将文本数据转化为向量形式来发现文档中的潜在语义结构。在此过程中，LSA假设存在一个潜在的低维空间，文档和词语都可以嵌入其中。通过这一假设，LSA可以帮助揭示词语与词语、文档与文档之间的潜在关系，而不是仅仅依赖于表面上的词频共现关系。
LSA的核心思想
潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）是一种文本处理方法，旨在通过对文档进行降维，揭示其中的潜在语义结构。
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