В статье предлагается оригинальная нейросетевая модель на основе системы переходов для извлечения информативных высказываний из текстов обращений пользователей. Описаны конфигурация и система переходов, определяющие процесс извлечения составных объектов как исполнение последовательности переходов. Предсказание последовательности переходов осуществляется при помощи нейронной сети, признаки которой формируются на основе конфигурации. Для обучения и оценки качества работы модели создан размеченный набор текстов отзывов о приложениях из магазина приложений Google Play для операционной системы Android. Описана процедура обучения модели для извлечения информативных фраз на наборе отзывов, предложены конкретные значения гиперпараметров модели. Проведено экспериментальное сравнение предложенной модели с гибридной моделью на основе сверточной и рекуррентной нейронных сетей. Для сравнения моделей использовался критерий F1, характеризующий соотношение полноты и точности извлечения информативных фраз. Результаты экспериментального исследования предложенной модели показывают, что она дает более высокие по сравнению с аналогом результаты: F1 для извлечения фрагментов объектов выше на 2,9%, для извлечения связей между фрагментами – на 36,2%. Качественный анализ полученных результатов говорит о возможности практического применения предложенной модели для обработки запросов пользователей при эксплуатации и сопровождении программных продуктов.