提出一种新的英文文本检索算法，该算法将英文文本映射为26阶频率矩阵，然后通过奇异值分解，对文本表示空间进行降维处理，并融合第一奇异值分量和第二奇异值分量的特征，得到既反映字母统计频率，又反映文本字符间顺序结构的复特征向量，最后利用向量间余弦相似度作为文本检索的相似度度量。数据对比表明，算法取得了较好的实验效果，且在检索准确率和运算效率上优于经典的LSA算法。