Анализ электронных текстовых документов, написанных на естественном языке, является одной из важнейших задач, реализуемых в системах автоматизированного анализа лингвистической информации. Известно, что такие документы могут характеризоваться различными параметрами: размер, наличие структуры, частота упоминания ключевых слов и т. п. Проведенный анализ показал невозможность построения единой модели для рубрицирования неструктурированных текстовых документов в различных ситуациях. Для решения указанной проблемы предложен мультимодельный подход к рубрицированию, отличающийся комбинированным использованием интеллектуальных и вероятностно-статистических методов анализа текстовых документов. Конкретная модель выбирается с использованием нечетко-логических алгоритмов на основе предложенных характеристик. Его применение позволит повысить точность отнесения электронных текстовых документов к конкретным рубрикам с учетом их специфики и различных целей практического применения в организации.
