本发明的目的在于提供一种基于潜在语义分析的迁移学习方法，包括以下步骤：对训练数据做去停用词、词干化处理，分别计算源领域与目标领域词汇权重，得到词汇-文本矩阵M，对矩阵M进行奇异值分解，将M中词汇与文本映射到低维潜在语义空间，去除源领域中同义词噪音影响，调整矩阵M结构，从源领域中找出与目标领域文本关联度较大的词汇作为迁移词，再对矩阵M结构进行调整，分析调整后的矩阵M中目标领域词汇，得到目标领域数据新的特征表示，在训数据集中得到最终分类器，对测试数据集S进行分类。