В работе предлагается подход к автоматическому построению терминологического ядра онтологии по компьютерной лингвистике. Рассматриваются вопросы создания онтологии верхнего уровня, определяющей возможные классы терминов для их дальнейшего поиска и систематизации. Предложен алгоритм генерации и начального пополнения предметного словаря, включающий два основных этапа. На первом шаге строится система лексико-семантических классов, основанных на классах онтологии. На втором шаге осуществляется наполнение словаря терминами и их соотнесение с классами словаря на основе имеющихся ресурсов: универсальной онтологии научного знания, тезауруса и портала по компьютерной лингвистике. Для проведения экспериментального исследования был собран корпус аналитических статей по компьютерной лингвистике с сайта Хабр и созданы наборы данных с разметкой терминов, включающие по 1065 предложений на русском языке. Проведены эксперименты для решения двух задач: обнаружение терминов и их классификация относительно классов онтологии. Для первой задачи были рассмотрены три нейросетевые модели: xlm-roberta-base, roberta-base-russian-v0 и ruRoberta-large. Лучшие результаты получены на последней модели: 0.91 F-меры. Проведен анализ ошибок классификатора, который показал высокую частотность ошибки неполного выделения термина. Для второй задачи была выбрана модель ruRoberta-large, показавшая лучшие результаты для первой задачи. Среднее значение F-меры для 12 используемых классов онтологии составило 0.89. Предложена общая архитектура системы создания и пополнения онтологий, интегрирующая лингвистические подходы и методы машинного обучения.