Questa trasformazione - applicando il logaritmo, dividendo poi per l'entropia dell'informazione dell'elemento su tutti i contesti - fornisce una maggiore differenziazione tra gli oggetti e pesa efficacemente gli oggetti in base alla loro capacità di prevedere il contesto, e viceversa (ovvero, gli oggetti che appaiono in molti contesti, come "il" o "e", saranno pesati di meno, riflettendo la loro mancanza di informazioni semantiche). Una decomposizione ai valori singolari (SVD) viene quindi eseguita sulla matrice formula_7, che consente di ridurre il numero di dimensioni della matrice, quindi raggruppando le rappresentazioni semantiche dell'LSA e prevedendo un'associazione indiretta tra elementi. Ad esempio, "gatto" e "cane" potrebbero non apparire mai insieme nello stesso contesto, quindi la loro stretta relazione semantica potrebbe non essere ben catturata dalla matrice originale di LSA formula_8. Tuttavia, eseguendo l'SVD e riducendo il numero di dimensioni nella matrice, i vettori di contesto di "gatto" e "cane" - che sarebbero molto simili - migrerebbero l'uno verso l'altro e forse si unirebbero, consentendo così a "gatto" e "cane" di fungere da segnali di recupero l'uno per l'altro. Il grado di correlazione semantica degli elementi in memoria è dato dal coseno dell'angolo tra i vettori di contesto degli elementi (che vanno da 1 per i sinonimi perfetti a 0 per nessuna relazione). In sostanza, quindi, due parole sono strettamente correlate semanticamente se compaiono in tipi di documenti simili.