В статье рассматривается возможность построения экспертной системы, способной к обработке текстов с целью наращивания своего тезауруса. Сверхзадачей является построение тезауруса такого объёма и сложности, которые не могут быть достигнуты вручную. Аргументируется необходимость гибридного решения: при решении задач опознания сущностей (например, частей речи) во входном потоке (тексте) целесообразно использовать возможности нейросетей, в то время как для проверки результата работы нейросети и последующего накопления полученных данных рекомендуется семантический подход. Вводится понятие процедуры согласования новой информации с существующим содержанием Тезауруса. Вводится представление о рекурсивной обработке текста. Самообучением называется такой процесс, при котором в процессе обработки текстов по мере роста Тезауруса уменьшается количество обращений к эксперту. Обсуждается ряд свойств такой системы.