潜在意味解析（英: Latent Semantic Analysis, LSA）は、ベクトル空間モデルを利用した自然言語処理の技法の1つで、文書群とそこに含まれる用語群について、それらに関連した概念の集合を生成することで、その関係を分析する技術。機械学習における次元削減(dimension reduction)などで使われる。
1988年にアメリカ合衆国でLSAの特許が取得されており、情報検索の分野では潜在的意味索引または潜在意味インデックス（英: Latent Semantic Indexing, LSI）とも呼ばれている。