ในด้าน การเรียนรู้ ของเครื่องการวิเคราะห์ความหมายของชุดข้อความคือการสร้างโครงสร้างที่ประมาณค่าแนวคิดจากชุดเอกสารขนาดใหญ่ โดยทั่วไปแล้วไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจความหมายของเอกสารมาก่อน

กลยุทธ์การวิเคราะห์ความหมายประกอบด้วย:

• ภาษาเมตาที่อิงตามตรรกะลำดับแรกซึ่งสามารถวิเคราะห์คำพูดของมนุษย์ได้^{[ 1 ] : 93-}
• การเข้าใจความหมายของข้อความคือการวางรากฐานสัญลักษณ์ : หากภาษามีรากฐานแล้ว ก็จะเท่ากับการรับรู้ความหมายที่เครื่องอ่านได้ สำหรับโดเมนที่จำกัดของการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ ระบบการเข้าใจภาษาที่ใช้คอมพิวเตอร์ได้รับการสาธิตแล้ว^{[ 2 ] : 123}
• การวิเคราะห์ความหมายแฝง (Latent Semantic Analysis: LSA) เป็นกลุ่มเทคนิคที่ใช้การแสดงเอกสารในรูปแบบเวกเตอร์ในปริภูมิคำ ตัวอย่างที่โดดเด่นคือการวิเคราะห์ความหมายแฝงเชิงความน่าจะเป็น (Probabilistic Latent Semantic Analysis: PLSA)
• การจัดสรร Dirichlet แฝงซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดคำศัพท์ในเอกสารให้กับหัวข้อต่างๆ
• n-gramsและแบบจำลองมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่ซึ่งทำงานโดยการแสดงกระแสคำศัพท์ในรูปของห่วงโซ่มาร์คอฟโดยที่แต่ละคำศัพท์ได้มาจากคำศัพท์ก่อนหน้า

• การวิเคราะห์ความหมายอย่างชัดเจน
• การสกัดข้อมูล
• ความคล้ายคลึงทางความหมาย
• การวิเคราะห์ความหมายเชิงสุ่ม
• การเรียนรู้ออนโทโลยี