Рассмотрена проблема автоматического извлечения терминов предметной области из корпуса документов с привлечением контрастной коллекции. Существующие контрастные методы хорошо справляются с часто используемыми терминами, но работают плохо с редкими терминами, что приводит к обеднению словаря. Среди известных статистических методов оценка точечной взаимной информации хорошо выявляет редкие термины, однако при этом извлекается большое число слов, не относящихся к терминам. Для извлечения редких терминов в работе предложен подход, состоящий в использовании точечной взаимной информации с последующей фильтрацией кандидатов в термины по критерию совместной встречаемости с другими терминами-кандидатами. Для устранения шумов и выявления сильных связей формируется матрица «документы-на-термины», которая подвергается сингулярному разложению. После этого осуществляется переход к матрице «термины-на-термины», отражающей силу связей между словами. Предлагаемый подход апробирован на коллекции документов предметной области «Геология». В качестве контрастной коллекции использованы публикации из разделов «Политика», «Культура», «Экономика» и «Происшествия» на новостных Интернет-сайтах. Результаты эксперимента продемонстрировали работоспособность метода для успешного извлечения редких терминов. Ключевые слова контрастное извлечение терминов, терминологичность, взаимная информация, семантические связи, извлечение редких терминов Благодарности Работа содержит материалы исследований, частично поддержанных грантом Минобрнауки Республики Казахстан 5033/ГФ4 «Разработка интеллектуальной высокопроизводительной информационно-аналитической поисковой системы обработки слабоструктурированных данных».