<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2021.32.1.001</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">902</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Восходящий синтаксический анализ текстов на естественном языке</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Bottom-up syntax analysis for natural language texts</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0001-9467-4206</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Бершадский</surname>
              <given-names>Александр Моисеевич</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Bershadsky</surname>
              <given-names>Alexander Moiseevich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>bam@pnzgu.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0003-1262-2774</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Гудков</surname>
              <given-names>Павел Анатольевич</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Gudkov</surname>
              <given-names>Pavel Anatolievich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>p.a.gudkov@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0001-6274-269X</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Подмарькова</surname>
              <given-names>Екатерина Михайловна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Podmarkova</surname>
              <given-names>Ekaterina Michailovna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>alpha-and-amega@yandex.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-3</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Пензенский государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Penza State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">Пензенский государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Penza State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-3">
        <aff xml:lang="ru">Пензенский государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Penza State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2021.32.1.001</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=902"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>Актуальность работы обусловлена необходимостью автоматизации процесса принятия решений по юридическим вопросам в различных областях человеческой деятельности. В связи с этим, данная статья направлена на раскрытие подхода к организации процесса синтаксического анализа текстов на естественном языке для последующего автоматического построения семантической сети в соответствии с заданными входными документами. В качестве предметной области рассматривается сфера правовой информации. Предлагаемый авторами подход открывает широкие возможности по смысловому анализу правовых документов и их сравнении между собой. В статье приводится алгоритм восходящего синтаксического разбора. Результаты работы рассмотренного алгоритма применимы для последующего формирования базы знаний по имеющимся текстам правовых документов. В качестве модели представления знаний предполагается использовать семантические сети, что открывает широкие перспективы по автоматизации обработки правовой информации. Помимо решения часто встречающихся на практике задач принятия решений по юридическим вопросам, рассмотренный подход позволит автоматизировать решение такой трудоёмкой задачи, как автоматизация проведения юридической экспертизы нормативно-правовых актов. Проведение этой процедуры необходимо для того, чтобы принимаемые нормативные правовые акты соответствовали принципам допустимости и правомерности включения их в действующую систему права.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>The need to automate the decision-making process on legal issues in various fields of human activity determines the relevance of this work. In this regard, this article is aimed at disclosing an approach to organizing the process of parsing texts in natural language for the automatic construction of a semantic network corresponding to the given input documents. The subject area is the field of legal information. The approach proposed by the authors opens up wide possibilities for the semantic analysis of legal documents and their comparison with each other. The article discusses the organization of the process of bottom-up parsing natural language texts for the further automatic building a semantic network. The authors propose the text parsing algorithm. Its results are applicable for the further formation of the knowledge base on the available texts of legal documents. Semantic networks are supposed to be used as a model for representing knowledge, which opens up broad prospects for the automation of legal information processing. In addition to solving the problems of making decisions on legal issues that are often encountered in practice, the considered approach will automate the solution of such a time-consuming task as the automation of the legal examination of regulatory legal acts. The implementation of this procedure is necessary in order for the adopted regulatory legal acts to comply with the principles of admissibility and legality of their inclusion in the current system of law.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>синтаксический анализ</kwd>
        <kwd>юридические документы</kwd>
        <kwd>восходящий разбор</kwd>
        <kwd>объединение лексем</kwd>
        <kwd>анализ текста</kwd>
        <kwd>естественный язык</kwd>
        <kwd>семантическая сеть</kwd>
        <kwd>алгоритм</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>syntax analysis</kwd>
        <kwd>legal papers</kwd>
        <kwd>bottom-up parsing</kwd>
        <kwd>token concatenation</kwd>
        <kwd>text analysis</kwd>
        <kwd>natural language</kwd>
        <kwd>semantic network</kwd>
        <kwd>algorithm</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Боярский К.К. Введение в компьютерную лингвистику: учебное пособие. – СПб: НИУ ИТМО, 2013.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И., Тесс М.Д., Елизаров С.И. Анализ данных и процессов: учебное пособие. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Рахвалова Д.О., Курчеева Г.И., Рахвалова М.Н., Бакаев М.А. Выявление коррупционных факторов в нормативных актах методами крауд-интеллекта. Государство и граждане в электронной среде (Труды XXII Международной объединенной научной конференции «Интернет и современное общество», IMS-2019, Санкт-Петербург, 19-22 июня 2019 г. Сборник научных трудов). – СПб: Университет ИТМО, 2019(3):66-77. DOI: 10.17586/2541-979X-2019-3-66-77.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Пирбудагова Д.Ш. Юридическая экспертиза нормативных правовых актов: учебное пособие / под ред. Пирбудагова Д.Ш. 2-е изд., перераб. и доп. Махачкала: Изд-во ДГУ, 2017.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учебное пособие. – М.: МИЭМ, 2011.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Батура Т.В. Математическая лингвистика и автоматическая обработка текстов: учебное пособие. – Новосибирск: РИЦ НГУ, 2016.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2010.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Feigenbaum E., Avron Barr. The Handbook of Artificial Intelligence, Volume III. Addison-Wesley, 1986.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">9.	Гудков П.А., Подмарькова Е.М. Модель представления знаний в области правовой информации. Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2020;3(55):17-25. DOI: 10.21685/2072-3059-2020-3-2.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>