Рецензирование текстов сложных документов, то есть документов, как имеющих сложную структуру, так и затрагивающих значительное количество вопросов, является неотъемлемой составляющей образовательного процесса и научно-исследовательской деятельности. Однако данный процесс требует внимания, глубокого анализа и индивидуального подхода, что сложно обеспечить при возрастающем объеме научных работ. В связи с этим актуальной становится задача автоматизации рецензирования. Целью данного исследования является сравнительный анализ методов автоматизации рецензирования научных текстов для выявления наиболее эффективных подходов. Для проведения обзора было проанализировано 176 актуальных исследовательских и обзорных статей из открытых баз ScienceDirect и IEEExplore, опубликованных не ранее 1 января 2015 г., из которых было выбрано 40. Выбранные источники были разделены на четыре группы по виду используемых методов: статистические методы, методы обработки естественного языка с машинным обучением, большие языковые модели, в том числе с дополнительными функциями. Для каждой из групп методов выявлены основные функции и оценена глубина решения задачи рецензирования. Проведенный сравнительный анализ методов показывает, что наибольшую эффективность и глубину решения задачи рецензирования показывают большие языковые модели с дополнительными функциями (прежде всего дополнительно обученные). Вместе с тем для более эффективного использования вычислительных ресурсов предлагается комплексный подход, объединяющий как большие языковые модели, так и методы обработки естественного языка.