El mapeo semántico latente ( LSM ) es un marco basado en datos para modelar relaciones globalmente significativas implícitas en grandes volúmenes de datos (a menudo textuales). Es una generalización del análisis semántico latente . En la recuperación de información, LSA permite la recuperación sobre la base del contenido conceptual, en lugar de simplemente hacer coincidir palabras entre consultas y documentos.
LSM se derivó de trabajos anteriores sobre análisis semántico latente. Hay tres características principales del análisis semántico latente: entidades discretas, generalmente en forma de palabras y documentos, se asignan a vectores continuos, el mapeo implica una forma de patrón de correlación global y la reducción de dimensionalidad es un aspecto importante del proceso de análisis. Éstas constituyen propiedades genéricas y se han identificado como potencialmente útiles en una variedad de contextos diferentes. Esta utilidad ha fomentado un gran interés en LSM. El producto previsto del mapeo semántico latente es un marco basado en datos para modelar relaciones en grandes volúmenes de datos.
Mac OS X v10.5 y posteriores incluyen un marco que implementa el mapeo semántico latente. [1]