Рассматривается актуальность комплекса проблем, связанных с обработкой сверхбольших объемов неструктурированной информации произвольных предметных областей и автоматического построения их семантических моделей. Анализируются компоненты: нейроподобный N-элемент, иерархически-сетевая структура из N-элементов, а также базовые свойства нейросемантического подхода  семантическая автоструктуризация, которая достигается при минимизации ресурсных затрат в процессе отображения предметной области на структуру N элементов.