Ontologijos užklausų rašymas paprastiems vartotojams yra per daug sudėtingas. Vartotojai labiausiai mėgsta pateikti užklausas natūralia kalba. Tačiau dar nėra sukurtų programų, kurios suprastų tikrą natūralią kalbą. Šiuo metu galimas sprendimas yra naudoti ribotą (struktūrizuotą) natūralią kalbą, kuri sudaroma pagal tam tikrus šablonus. Sukūrus SBVR metamodeliu grindžiamą struktūrizuotos natūralios kalbos užklausų redaktorių, vartotojui nereikėtų specialistų pagalbos norint peržiūrėti ontologijų duomenis. Informaciją būtų galima peržiūrėti rašant klausimus struktūrizuota natūralia kalba. Šiame darbe nekeliamas tikslas iš struktūrizuotos kalbos klausimų gauti SPARQL užklausas, kadangi tai būtų per didelis uždavinys. Šio darbo tikslas yra atpažinti ir struktūrizuoti įvedamą tekstą, kad vėliau būtų galima generuoti XMI schemą ir transformuoti ją į SPARQL užklausas. / Ontology query writing for ordinary users too complicated. People mostly like to submit queries in natural language. However, software systems that could understand natural language do not exist yet. A possible solution is to use a limited (structured) natural language, which is formed according to certain patterns. Users having a structured natural language question editor based on SBVR metamodel would be able to analyse ontology data without help of professionals. They could write questions in structured natural language which is understandable for humans and computers. This work is not intended to transform structured questions into SPARQL queries, since it would be too big task. The aim of this work is to identify and formalize textual questions, typed by users, for subsequent generation of XMI schema and transforming them into a SPARQL queries.