Досліджувався метод багатоцільового пошуку термів у термінологічній базі знань, який базується на семантичному аналізі та використанні сучасних методів обробки природної мови. Розглянуто ключові фактори, що впливають на ефективність пошуку, зокрема структуру організації даних, формат і параметри даних, а також обсяг вибірки. Особлива увага була приділена семантичній подібності між термами, що дозволяє підвищити точність пошуку за рахунок векторних представлень та алгоритму Лувена. У статті також описано застосування косинусної подібності для кількісної оцінки подібності між термами. Крім того, оптимізовано процес пошуку шляхом фільтрації релевантних баз даних і динамічного визначення релевантних термів за допомогою метрики модульності. Виконано порівняльний аналіз наявних методів пошуку термів за визначеними факторами.