В работе исследованы методы и модели семантического аннотирования текстовых документов с использованием искусственных нейронных сетей. Впервые предложена иерархическая радиально-базисная нейронная сеть сниженной размерности. Рассмотрены вероятностные нейронные сети специального вида, а именно : модифицированная и конкурентная, представляющие собой гибриды стандартной вероятностной и обобщенной регрессионной нейронных сетей, а также самоорганизующихся карт Кохонена.
Методы семантического аннотирования на основе предложенных вероятностных нейронных сетей позволяют обрабатывать текстовые документы в последовательном режиме по мере их поступления, а также обеспечивают простоту реализации и высокую скорость обработки информации. Вероятностная модель семантического аннотирования на основе моделей описания семантических аннотаций Resource Description Framework (RDF)-структур и вероятностных нейронных сетей специального вида позволяет формировать метаданные текстовых документов с учетом вероятностей принадлежности текстового объекта к текущему концепту онтологии предметной области. Проведено экспериментальное моделирование по решению ряда практических задач, на основе которых показана эффективность использования предложенных моделей и методов семантического аннотирования текстовых документов.