Работа посвящена исследованию проблем автоматизации создания онтологий научных предметных областей с применением методов автоматического анализа текстов на естественном языке. Целью работы является разработка методов автоматической генерации лексико-синтаксических шаблонов для извлечения информации и пополнения онтологий на основе анализа содержательных паттернов онтологического проектирования для научных областей знаний, разрабатываемых в рамках концепции Semantic Web. Паттерны онтологического проектирования представляют собой структурированной описание понятий верхнего уровня в терминах классов, атрибутов и отношений, а также включают вопросы оценки компетенции на естественном языке, служащие для понимания и корректной интерпретации свойств и связей понятия пользователями. В статье предложен подход к генерации лексико-синтаксических паттернов на основе вопросов оценки компетенции. Процесс генерации лексико-синтаксических паттернов включает генерацию предметного словаря, выделение сущностей онтологии и формирование структуры паттернов на основе свойств Data Property и Object Property, и генерацию семантических, грамматических и позиционных ограничений. Вопросы оценки компетенции используются для выявления грамматических и позиционных ограничений, необходимых для поиска онтологических отношений в текстах. Для эксперимента использовалась онтология «Поддержка принятия решений в слабоформализованных областях» и корпус научных текстов той же предметной области. В ходе эксперимента получены следующие результаты: степень неоднозначности сгенерированных шаблонов - 1.5, F1-мера оценки качество поиска атрибутов и отношений объектов - F1-мера составила 0,77 для атрибутов и 0,55 для отношений соответственно. Сравнение результатов, полученных для шаблонов без грамматических ограничений, и результатов, полученных для шаблонов с грамматическими ограничениями, показало, что добавление ограничений существенно улучшает качество извлечение объектов онтологии.