LSA 潜在语义分析
把材料按设定长度切成段落，每段作为一份文档，以词语的 TF-IDF（本文常用、别处少用的程度）取值建成矩阵，再用 LSA（潜在语义分析，把词与段落一起压缩到少数语义方向上）提取指定数量的潜在主题。
输出每个主题的高权重词、每段的主导主题与权重、各主题解释的方差比例，以及主题之间的关键词重合程度。主导主题权重偏低、或多个主题相持不下的段落会单独列出，并汇总成一份按主题排列的结构提纲。
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适合文献笔记、论文草稿和综述材料，主题较集中。
关闭时，CSV 每一行会作为一份独立文本；适合问卷开放题、评论、访谈摘录和作文批量分析。
可直接填写用户词典、停用词，并选择分词模式或词性过滤，避免通用词干扰主题命名和关键词结果。
已识别 0 / 500 个词
一行一个词，也可写成 词 词频 词性（空格分隔）；逗号、顿号、分号或换行分隔均可。
字典帮助：可使用 搜狗细胞词库 下载你需要的字典 SCEL 文件，并使用辅助工具中的 【搜狗输入法词库 SCEL 转 TXT 字典工具】 转为 txt 后，用上方的导入按钮加入
分词工具碰到不认识的新词常会拆开，比如把“乡村振兴”拆成“乡村”和“振兴”。打开后，会先把你文本里的这类词找出来加进词典，分词时就不容易拆散了。仅支持中文文本。每 10,000 字 5 点。
已识别 0 / 500 个词
2
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适合大规模数据集
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每 10,000 个字符 2 点
LSA 潜在语义分析常见问题
- LSA 潜在语义分析适合处理什么材料？
- 中文文本材料，例如新闻报道、政策文件、访谈记录、评论和文学作品，上传文本文件后即可分析。
- LSA 潜在语义分析会得到什么结果？
- 把材料切段后提取少数潜在主题，给出主题词、每段的主导主题和方差贡献。
- LSA 潜在语义分析怎么用？
- 上传材料、确认设置、点提交，任务完成后在工作台打开报告。不用安装软件，也不用写代码。详细步骤见教程《LSA 潜在语义分析完整教程：从 TF-IDF 矩阵与截断奇异值分解，到主题词和解释方差，再到跑偏段落与主题重叠诊断》。
- LSA 潜在语义分析怎么计费？
- 按文字量计费，每满 10000 字 2 点，不足 10000 字按 2 点算。提交前页面会显示本次消耗。
- 结果可以写进论文吗？
- 可以。报告里的数字和图表附有统计口径与原文出处，末尾有方法说明，涉及统计模型的报告还列出参考文献，可以作为论文附件或方法依据。
在论文里引用LSA 潜在语义分析： 查看引用格式