深層学習による自然語で記述された要件仕様書に対する深層学習を用いたファンクションポイント計測支援ツールの実装
小田 郁弥

楠本 真二

大阪大学大学院情報科学研究科{fumy-oda,kusumoto}@ist.osaka-u.ac.jp
法 [6] 等の幾つかの計測手法は ISO/IEC の国際標準規格 [1] となっている．通常，FP の計測は計測者が手動概要で行っている．そのためプロジェクトの規模に比例した一般にシステム開発プロジェクトの見積もりでは，ま計測コストが必要となることが，FP 導入の課題の一つず開発規模が見積もられ，それを用いて工数や予算のとなっている．文献 [5] によると，2004 年以降，FP 研見積もりが行われる．開発規模の尺度として，ファンク究の焦点は FP の利点や評価から計測補助へと移行しションポイント（FP）が存在する．FP は客観的な見積ている．また，開発現場のニーズでも，汎用的な自動計もりの指標として広く用いられており，幾つかの計測方測ツールや FP 教育手法の確立が求められている．従っ法は ISO/IEC の国際標準規格として扱われている．一て，開発現場では FP 計測にかかるコストの低減と計測方で，FP の計測は手作業で行われており，その計測の者を用意するために必要な教育コストが負担となってい手間は FP の導入における課題となっており，その対策ると考えられる．また，自動計測ツールに関する研究もの一つとして FP 計測支援ツールに関する研究が行われ行われているが，特定組織の開発に依存しているものや，ている．本稿では，日本語で記述された要件仕様書を対現場導入において手間のかかるものも多いという指摘も象として，深層学習モデルを用いた FP 計測支援ツールされている．

について報告する．提案ツールの評価にあたっては，デ本研究では自然語（日本語）で記述されたシステムのジタル庁が公開している地方公共団体の 33 種類の基幹要件仕様書に対し，深層学習モデルを用いた FP 計測支業務システムの標準仕様書に対して，FP の基本構成要

援ツールを提案する．ツールの開発に当たっては，深層素 5 種類の抽出・分類機能を確認した．その結果，1938学習に関する専門知識がなくとも利用できる事を前提件の要件記述から学習することで，評価用の 216 要件中し，ユーザーが過去に作成した要件仕様書から深層学習

180 要件で FP の基本構成要素の分類結果が人間が分類モデルを作成できるようにした．提案手法では，ユーザした結果と同様になるという結果を得た．の所有している要件仕様書を学習することで，語彙や文体などの組織のコンテクストを考慮した深層学習モデルを作成することで，組織のコンテクストに左右されない

1 はじめに見積もりを行う．ツールのケーススタディとして，デジ一般に，ソフトウェアシステム開発においては初期段

タル庁の公開している 33 種の要件仕様書を用いて FP階でのシステム開発規模の見積もりが重要である．不正の基本構成要素 5 種類の抽出・分類機能を検証する適用確な見積もりはプロジェクト失敗の原因になることも実験を行った．その結果 1938 件の要件記述から学習す報告されている．正確な見積もりの実現を目指し，シスることで，評価用の 216 要件中 180 要件で FP の基本構

テム開発規模の見積もりに関する研究が盛んに行われて成要素の分類結果が人間が分類した結果と同様になるといる．

いう結果を得た．以降，2 章では研究の背景となる諸用システム開発における見積もりの指標として，ファン語や関連研究について述べる．3 章では提案手法を用いクションポイント（FP）[4] が存在する．FP は客観的た計測支援ツールについて述べる．4 章では実際にツーな見積もりの指標として広く用いられており，IFPUG

ルを用いて FP の基本構成要素の抽出・分類機能を確認

1

した結果と考察について述べる．最後に，5 章では本研

いもの究のまとめと今後の課題を述べる．

FP の点数の計測には，各基本構成要素の複雑度を計測し，各要点の点数を測定する．それらの点数の合計をシ

2 準備

ステムの機能の大きさとして評価する．また，NESMA法や SFP 法では，複雑さが考慮されず，基本構成要素

本章では諸用語や関連研究について簡単に述べる．の種類ごとに点数が固定されており，それらの個数からFP の点数を計測することができる．更に，SFP 法では

2.1 ファンクションポイント（FP）

基本構成要素の 5 つの分類ではなく，DF と TF の二種類の分類のみで FP の算出を行うことができ，IFPUG

ファンクションポイント（FP）はシステムの規模の法に比べて適用が容易であるという利点がある．

メトリクスである [4]．FP 法はユーザーから見たシステムの各機能の量を計測する手法であり，システム開発

2.2 固有表現認識（NER）における客観的な見積もりの指標として扱われている．

FP 法は画面や帳票，ファイルなどを通じた情報の入出固有表現認識（NER）は，自然言語で記述されたテ力に着目し，それらを種類別に数え上げ，種類数を加重キスト内の固有の表現を識別し，事前に定義された組織合計した値を機能量としている．FP 法は 1979 年に A．

名や人名といったラベルを付与する（カテゴリに分類す

J．Albrecht によって提案されて以降，IFPUG 法 [6]，る) 自然言語処理のタスクであり，質疑応答 [10]，関係NESMA 法 [7]，SFP 法 [8] 等，様々な FP 法が提案さ

抽出 [11]，対話システム [12] など様々なタスクで応用れている．以降，FP 法とは IFPUG 法を意味することされている．これにより，テキスト内の要素を自動的にとする．IFPUG 法はビジネスアプリケーションソフト抽出・分類することが可能となる．カテゴリの定義は目ウェアを対象に，欧米で広く用いられている．IFPUG的に応じて自由に設定することができ，NER の手法に法はシステムの持つ機能を意味のあるデータ集合であ

よっては同じ単語でも前後の文脈から意味を判断するこるデータファンクション（DF）と，入出力や表示などとができる．例えば，”梅田駅に行くために十三人の客のデータの流れであるトランザクションファンクショが十三駅で十三時に電車に乗った”のような文章があっン（TF）に分類する．DF は更に内部論理ファイルと外た場合，”人”の文脈を読み取ることで，最初の”十三”は部論理ファイルの 2 種に，TF は外部入力，外部出力，数詞と判断できる．同様に”駅”の文脈から”梅田”と二つ外部照会の 3 種に分類される．これらの 5 つの分類は，目の”十三”は地名，”時”の文脈から三つ目の”十三”は時FP の基本構成要素と呼称されている [9]．以下に詳細を間と判断できる．
本研究では仕様書に記述された要件の文章のうち，FP示す．の基本構成要素を抽出・分類するために使用する．

1. 内部論理ファイル（ILF）
見積もり対象のシステム内部の書き換え可能な

2.3 Bi-LSTM CRF

データの集合Bi-LSTM CRF（Bidirectional Long Short-Term

2. 外部論理ファイル（EIF）
見積もり対象のシステムによって参照されるが書Memory Conditional Random Fields）は，自然言語き換えが行われないデータの集合処理のタスクにおいて，系列ラベリング問題を解くモ

3. 外部入力（EI）

デルの一つである．この手法は，Bidirectional Long

データの書き込みや記録など，システム外部からShort-Term Memory（Bi-LSTM）と Conditional Ran-の入力によって ILF の更新を伴う処理

dom Fields（CRF）を組み合わせることにより，文脈4. 外部出力（EO）を考慮した系列タグ付けを実現する．Bi-LSTM は，文システム外部へのデータ出力のうち，出力に合計脈の前後関係を考慮することができる再帰型ニューラ値や平均値の算出などのデータの加工を含むもの

ルネットワーク（RNN）の一種である．このモデルは，

5. 外部照会（EQ）

系列データ内の依存関係をモデリングするのに適してシステム外部へのデータ出力のうち，出力にデーいる．CRF は，系列データの相互依存関係を考慮してタの加工を必要とせず，ILF の更新処理を行わなラベルを割り当てる確率的グラフィカルモデルである．

2

Bi-LSTM CRF は，Bi-LSTM で抽出された特徴量を基に，CRF を使用してラベルの系列に対する最適な推定を行う．固有認識表現の分野では広く用いられており，実例としては生物医学分野でのエンティティ分類を行っ要件仕様書た Hao らによる研究がある [13]．

要件要件の抽出

本実験では，上述の NER を行うための手法として本分類済要件
要件の分類

FP

複雑度計測FPの算出モデルを使用する．
提案ツールが支援するタスク

提案ツールが支援しないタスク

2.4 関連研究

図 1 FP 計測におけるツール補助の概要

自然語で記述された仕様書からの FP 計測を対象とした関連研究について説明する．

3.2 利用の流れ

KUI ZHANG ら [2] は深層学習モデルを利用することで，中国語で記述された仕様書内の要件からファンク

FACTUAL の利用した処理には，モデルの作成と FPションポイントの基本構成要素を抽出・分類し，システの基本構成要素の抽出・分類の 2 つが存在する．図 2 にムの規模の推定を支援する研究を行った．同研究では，ツールの利用の流れを示す．まず，学習データとなる要29 の実プロジェクトの仕様書を用いた実験を行い，深層件仕様書の各単語にラベルを付与した分類済仕様書を学学習モデルは 94.25% の精度で FP の基本構成要素を抽習ツールに与えることで学習モデルを作る．次に，作成出・分類することができ，人力での基本構成要素の分類した学習モデルと FP 計測の対象となる要件が記入されにかかる時間を大きく削減できる可能性があると報告した仕様書をタグ付けツールに入力することで，ラベルがている．但し，この研究に用いられた要件仕様書は公開付与され要件が出力される．以下に詳細を示す．

されておらず，ツールの公開も行われていない．
また，文献 citeyamada では，日本語の構文解析 (係り受け解析) ツールの cabocha を用いて，日本語で記述された要件仕様書に対するファンクションポイントの計測学習データ(分類済仕様書)支援を行っている．要件定義書から機能仕様についての学習
ツール

学習モデル

文章を提案されているテンプレートに沿って書き換え，その仕様を自動解析ツールを用いて解析し計測に必要な入力データ(仕様書)要素を抽出している．しかし，テンプレートへの書き換

タグ付け
ツール

出力データ(分類済仕様書)

え部分の手間が大きいという課題がある．

図2

3 提案ツール:FACTUAL

ツールを用いた処理の流れ

3.1 概要
3.2.1

モデルの作成本研究では日本語で記述されたシステムの要件定義

学習データを基に Bi-LSTM CRF モデルを作成する．

書に対し，深層学習モデルを用いてファンクションポイ

学習データは要件の文章に FP の基本構成要素のラベントの計測支援を行うツール，FACTUAL を提案する．

ルを付与したものが与えられる．更に，それらの文章に

このツールはユーザーの端末上で Bi-LSTM CRF モデ

対して形態素解析を行い，単語レベルに分割する．モデルを作成し，ファンクションポイントの基本構成要素をルの学習にはこちらの形態素解析を行ったデータを用い抽出・分類する．図 1 に IFPUG 法での FP 計測の流れる．学習データの例を表 1 に，形態素解析を行い，単語と，FACTUAL が補助するタスクについて述べる．現レベルに分割した例を表 2 に記す．なお，形態素解析

在，FACTUAL が補助するのは要件仕様書内の機能要と，それに伴うラベルの付与はツール内で行われるため，件の抽出と，抽出した機能要件の分類である．

ユーザーが用意するファイルは学習データのファイルの3みである．ファイルの形式は txt ファイルと csv ファイ

表2

形態素解析を行った学習データの例

ルを予定している．

単語ラベル

ラベルは 5 つの基本構成要素（EI, EO, EQ, ILF, EIF)

入力

Oに対して，文頭を意味する I を付与したもの（例えば，されたO

I-ILF) と，前の単語から継続する事を表す B を付与しテキストOたもの（例えば，B-ILF）の計 10 種類に加え，基本構成をO要素に属さない事を示す O の 11 種類のラベルが存在す

データ

I-ILFる．加えて，必要に応じてラベルを追加することで，FPベース

B-ILFの基本構成要素以外の情報の抽出も可能となる．にO

表 1 と表 2 の例では，”データベース”が ILF，”保存”

保存I-EIが EI にあたる．形態素解析を行うことで，”データベーするOス”は”データ”と”ベース”の 2 語に分割される．このとき，ILF の付与された文章の文頭にあたる”データ”の側には I-ILF のタグが付与され，そのあとに続く語であ3.2.2 FP の基本構成要素の抽出・分類

る”ベース”には B-ILF のタグが付与される．”保存”は前項で作成したモデルに，仕様書の要件の文章を入力

一語で EI を表しているが，このような場合は I-EI が付として与える．入力された文章は形態素解析により単語与される．

ごとに分割され，各単語にラベルが付与されたものが出

また，必要に際して他のラベルを追加することで，ユー力される．

ザーにとって必要な情報の抽出にも用いることができる

ラベルの個数を計測することで，NESMA 法や SFPほか，基本構成要素のラベルを別のものに置き換えてモ法による FP の点数の算出が可能になる．また，複雑度デルを作成することもできる．例えば，シンプルファンの算出を行う際にも，FP の基本構成要素の対象となるクションポイント（SFP）の計測においては，DF と TF単語が明らかになっていることから，見積もり作業のコの二つで十分である．この際はラベルに基本構成要素でストの低減が期待できる．

はなく，DF と TF，それ以外を示す O のラベルを用いることで学習データを作成することができる．

4 実験

モデルの作成は，ユーザーが保有している要件仕様書などの過去の開発資料を利用することを想定している．

4.1 概要これにより，ユーザーの文章の書式や使用する語彙の傾提案手法の精度を調査するために，実プロジェクトの向をモデルに反映することができるため，推測の精度向仕様書に提案ツールを用いて実験を行った．本実験では上を見込むことができる．

学習によって FP の基本構成要素の抽出・分類が行えることの確認を目的とし，学習の経過と，学習の結果の評価を示す．
以下に実験の詳細を示す．

4.2 実験設定表1

作成する学習データの例

文章

実験用のデータとして，デジタル庁の提供するデータ

ラベル

要件・連携要件の標準仕様*1 に含まれる 33 プロジェク

入力されたテキストをO

ト 2154 要件を用いた．この仕様書の各要件に表 1 の形

データベースILFで筆者が手動でラベル付を行い，実験用のデータを作成にOした．要件全体の 90% を学習データ，残りを試験デー

保存EI

タとして 150 エポックの学習を行う．学習は学習データする

Oを読み込み，モデルのパラメーターの更新を行うことで*1 https://www.digital.go.jp/policies/local governments/speciﬁcation/4

行われる．学習データ全てを読み込み，パラメーターを更新することで 1 エポックの学習が完了する．学習デー
タと試験データに含まれる各ラベルの単語数を表 3 に記す．実験に用いたデータはシステム間の連携に関する仕様書であったため，調査対象のシステムであることを意味するラベルの TS と，連携先のシステムである事を意味するラベルの ES を追加し，調査を行った．これにより，ユーザーが FP の基本構成要素以外の情報の抽出を4.3.2行うことができるかどうかの確認を行うことができる．

単語ごとのラベル一致数

文章内の各単語に対して，設定したラベルと予測したラベルが一致する単語数を各エポックごとに評価する．

表3

正確な予測ができているならばラベルの一致数が増加

データに含まれる各ラベルの単語数

ラベル

学習データ

試験データ

I-TS

1936

217

B-TS

6196

681

I-ES

1969

220

B-ES

3743

586

I-ILF

498

45

B-ILF

2187

199

I-EIF

1471

177

B-EIF

6423

835

I-EI

262

25

B-EI

00

I-EO

709

82

B-EO

36

1

I-EQ

968

109

B-EQ

340O

18128

2093

合計

46560

5270

する．

4.3.3

要件ごとのラベルの完全一致数

各要件のうち，含まれる単語全ての予測したラベルが設定したラベルと一致している要件の個数を各エポックごとに評価する．正確な予想ができているならばラベルの一致数が増加する．

4.3.4

4.3 評価方法

要件ごとのラベルの個数一致数

各要件のうち，要件内の予測した基本構成要素のラベルが設定した基本構成要素のラベルと一致しているかを

本実験では以下の 4 つの指標を基に評価する．

各エポックごとに評価する．具体的には両者の各ラベルの先頭要素である”I-（ラベル名）”の個数を比較する．

4.3.1

各ラベルごとの F1 値

これは NESMA 法や SFP 法の見積もりでは基本構成要

各単語のラベルの予測の正答率を，学習データ，試験素の個数が重要であること，また，ラベルの予測の際にデータそれぞれについて，各ラベル毎に F1 値を算出す見積もりには影響しないような軽微な付与の揺れを許容ることで評価する．算出は 150 エポックの学習が終了しするためにこれを調査する．

た時点で行う．また，学習データの B-EI タグのように，完全一致ではないが個数一致である要件について，表データが存在しないものについては評価しない．F1 値

4 に記す．この例のように，修飾する語を含んでラベルは 0 以上 1 以下の値であり，精度が高ければ大きな値をを付与するか否かなどの軽微な揺れをこの評価指標で吸取る．

収することができる．

5表4

これは B-EO が正解になる単語が 1 つしか存在せず，学個数一致となった要件の例

習データでも 36 単語しか存在しないことなど，データ

単語

正解ラベル

予測ラベル

国民I-TS

I-TS

健康

B-TS

B-TS

また，試験データの F1 スコアのうち，DF である ILF

保険

B-TS

B-TSと EIF の数値が他と比べてやや低くなっている．これ

システム

B-TS

B-TS

に関しては文章の前後関係を踏まえて学習を行う Bi-がO

O

LSTM CRF の影響と考えられる．今回の実験に用いた

次期

I-ES

I-ES

文章の多くは，”対象システムが外部システムからデー

国保

B-ES

B-ES

タを受信する”のような形で記述されている．そのため，

総合

B-ES

B-ES

TS や ES のタグは順番が固定化されており，前後関係

システム

B-ES

B-ES

を基に判断がしやすい．TF にあたる EI，EO，EQ はにO

Oそれぞれ”入力”，”出力”，”照会”等，各ラベルごとの語

給付

I-EIFO

管理

B-EIF

OにB-EIFO

必要なB-EIFO

在することから，ILF と EIF の混同が見受けられた．そ

各種

B-EIF

I-EIFの結果，F1 スコアが他のラベルよりも低くなったと考情報

B-EIF

B-EIFをO

O

照会

I-EQ

I-EQ

IFPUG 法による FP の算出にはここから複雑度の算出する

OOを行う必要がある．しかし，NESMA 法や SFP 法ではの不足によるものが原因と考えられる．

彙が少なく，また，他のラベルと競合することがないため，高い精度で分類できると考えられる．他方，DF は同じ位置に存在し，同じような語彙が異なるラベルに混えられる．
また，本研究では複雑度の判定を行っていないため，複雑度の算出が不要であるため，本ツールの結果を用いることで要件の抽出から FP の算出までの流れを自動化できると考えられる．

4.4 結果と考察
実験結果のグラフを図 3，4，5，6 に示す．いずれも 60エポック程度までは大きな変動はないが，その後，徐々に右肩上がりに精度が向上していることが見て取れる．
このことから，提案手法によって要件仕様書を学習し，要件の抽出・分類が可能であると考えられる．しかし，周期的に精度が大きく低下している点や，最初の 60 エポックまで精度に変動がないことなど，現状説明が不能な点がいくつか存在しており，そのことについては更なる調査が必要と考える．
(単語)

150 エポックの学習終了時点での各評価指標の数値と各ラベル毎の F1 スコアを表 5 と表 6 に記す．各指標に40000ついて，学習データでは約 97% の要件に対して，完全に30000正しくラベルを付与できていることがわかる．試験デー

20000

タでは約 83% の要件について完全に正しくラベルを付10000与することができており，約 88% の要件に対してラベルの個数が正しいという結果になった．学習データの各ラ1815222936435057647178859299106
113
120
127134141148

0

ベルの F1 スコアは全て 0.9 を上回っており，正しく学(エポック)習できていることが読み取れる．試験データに関しては
図3

B-EO のラベルの F1 スコアが大幅に低くなっている．
6

試験データの単語ごとのラベル一致数

(要件)

表6

学習データと試験データの F1 スコア

200

ラベル

学習データ

試験データ

I-TS

0.9994

0.9953100

B-TS

0.99970.995550

I-ES

0.99820.9816B-ES

0.99820.9837

I-ILF

0.98890.8571

B-ILF

0.99400.8733

I-EIF

0.99350.8965

B-EIF

0.99680.9402

I-EI

0.99241.0000

B-EI-

-

I-EO

0.99640.9878B-EO

0.93150.5000I-EQ

1.00001.0000

30000

B-EQ

0.9855-20000O

0.99800.9825150

1815222936435057647178859299106113120127134141148

0

個数一致

図4完全一致(エポック)

試験データの要件の個数一致数と完全一致数

(単語)
40000

10000

18152229364350576471788592
99106113120
127
134141148

0(エポック)図55 おわりに

学習データの単語ごとのラベル一致数

日本語で記述された要件仕様書を対象とした深層学習モデルを用いた FP 計測支援ツールの提案を行った．
ツールの精度を確認するため，デジタル庁の公開してい(要件)る 33 プロジェクトの要件仕様書を用いて実証実験を行い，十分な精度であることを確認した．本研究の今後の1500予定としては以下のことが挙げられる．
10001. 追加実験の実施
500

新たな要件仕様書に対する実験を予定している．
総務省などの公開している情報システムの標準化
1815222936435057647178859299106113120127134141148

0

個数一致

図6

完全一致

に関する仕様書に対して，同様の実験を行う．ま(エポック)

た，加えて交叉実験を行うことで，使用する語彙や表現の近い仕様書を学習に用いる事が有効に働

学習データの要件の個数一致数と完全一致数

くことを確認する予定である．
追加実験の際に改良点が見つかった場合，ツールに反映し，より有益なツールになる様に改良に努表5める．

学習データと試験データの評価指標

2. ツールの公開

評価指標

学習データ

試験データ

単語ごとの一致数

46453/46560

5112/5270のツールに改善を加えたのち，ツールの公開を予要件ごとの完全一致数

1899/1938

180/216

定している．OSS として広く公開することで，本要件ごとの個数一致数

1918/1938

191/216

研究及びツールの有益性を高める．

上記の追加実験で発見された改良点を基に，現在

7

sis”, https://nesma.org/themes/sizing/functionpoint-analysis/early-function-point-counting/謝辞[8] IFPUG（International Function Point USERS

本研究は一部 JSPS 科研費 21K11829 の助成を受けてGROUP）,Introducing Simple Function Points

いる．

(SFP),https://ifpug.org/2021/10/26/introducingsimple-function-points-sfp[9] 柏本隆志, 楠本真二, 井上克郎, 鈴木文音, 湯浦克

参考文献

彦, 津田道夫. イベントトレース図に基づく要求仕様書からのファンクションポイント計測手法.

[1] International Organization for Standardization(ISO)”ISO/IEC 20926:2009 - Software and sys-Vol.41,No. 6, pp. 1895-1904, 2000.

tems engineering ― Software measurement ―[10] Mahboob Alam Khalid, Valentin Jijkoun, andIFPUG functional size measurement method

Maarten de Rijke. The impact of named entity

2009”https://www.iso.org/standard/51717.html

normalization on information retrieval for ques-[2] K. Zhang, X. Wang, J. Ren and C. Liu,tion answering. In Advances in Information Re-”Eﬃciency Improvement of Function Point-trieval, pp. 705–710. Springer Berlin Heidelberg,

Based Software Size Estimation With Deep

2008.

Learning Model,” in IEEE Access, vol. 9,
pp. 107124-107136, 2021, doi:[11] Tianyi Liu, Xinsong Zhang, Wanhao Zhou, and10.1109/AC-

Weijia Jia. Neural relation extraction via Inner-CESS.2020.2998581.

Sentence noise reduction and transfer learning.

[3] 山田涼太, 山田悠斗, 楠本真二, 柗本真佑, 肥後芳樹

In Proceedings of the 2018 Conference on Em-”要件定義書からのファンクションポイント自動計

pirical Methods in Natural Language Processing,測の試み”ソフトウェア・シンポジウム 2017

pp. 2195–2204, Brussels, Belgium, 2018. Associ-[4] A．J．Albrecht. Function point analysis. Ency-ation for Computational Linguistics.

clopedia of Software Engineering, Vol. 1, pp.518-[12] Kevin Bowden, Jiaqi Wu, Shereen Oraby, Amita

524,Addison-Wesley Professional, 1994.

Misra, and Marilyn Walker. SlugNERDS: A[5] 山田涼太, 柗本真佑, 肥後芳樹, 楠本真二 ”ファン

named entity recognition tool for open domain

クションポイントについての研究論文の系統的レ

dialogue systems. In Proceedings of the Eleventh

ビュー”ソフトウェア信頼性研究会第 14 回ワーク

International Conference on Language Resources

ショップand Evaluation (LREC 2018), Miyazaki, Japan,[6] IFPUG: Function Point Counting Practices Man-May 2018. European Language Resources Asso-ual, Release 4．3. International Function Pointciation (ELRA).

Users Group, 2010[13] Wei, Hao, et al. ”Named entity recognition from

[7] NESMA（National Electrical Switchboard Man-

biomedical texts using a fusion attention-based

ufacturers Association：オ ラ ン ダ ソ フ ト ウ ェBiLSTM-CRF.” IEEE Access 7 (2019): 73627-

ア 計 測 協 会 ）,”Early Function Point Analy-73636.

8