Предложен когнитивный подход к автоматическому анализу текста, и создан алгоритм для выявления когнитивных (ментальных) действий в научных текстах. Осуществлен синтез математических, лингвистических и психологических методов анализа речевого произведения. Описание структуры ключевых звеньев научно-познавательного процесса, охватывающее 22 когнитивных действия, спроецировано на массив текстов публикаций по 5 научным дисциплинам. Выделены текстовые типы (речевые жанры), реализующие определенные участки этой структуры. Для формального представления ментально-речевых структур использованы неоднородные семантические сети, построенные в соответствии с реляционно-ситуационной моделью Г. С. Осипова и дополненные узлами и связями, отражающими синтаксическую структуру высказываний. Разработан трехэтапный метод распознавания когнитивных действий реализованной в тексте деятельности — технология лингвистических шаблонов. Автоматическое распознавание когнитивных действий в текстах научных публикаций, осуществленное с помощь созданного метода, имеет показатели качества в среднем по изученным 22 действиям — 0,89 (от 0,71 до 0,99).
Девяткин Д. А., Каджая Л. А., Чудова Н. В., Мишланов В. А., Салимовский В. А. Исследование речевых жанров научного академического текста методами искусственного интеллекта // Язык и искусственный интеллект. Сборник статей по итогам конференции «Лингвистический форум 2020: Язык и искусственный интеллект»», Москва, ноябрь 2020 г. — М.: Издательский Дом ЯСК, 2023. — С. 107-141.