## Memo ## Abstract ソフトウェアログの膨大なサイズのため、開発者は自動ログ解析に頼っている。半構造化ログを構造化フォーマットに解析するログ解析は、自動ログ解析の前提条件です。しかし、既存のログ解析ツールは、実際に適用すると以下の理由で満足のいくものではありません： 1) 変数のカテゴリを無視する、2) 一般化能力が低い。既存のアプローチの限界に対処するために、我々は、ログ中の静的および動的な部分を抽出し、さらに変数のカテゴリを識別することができる、最初のエンドツーエンドの変数認識ログ構文解析器であるLogPTRを提案する。LogPTRの鍵は、ログメッセージから単語をコピーするためにポインタネットワークを使用することである。我々は、16の公開ログデータセットに対して広範な実験を行い、その結果、LogPTRが、ログのテンプレートを抽出する一般的なログ構文解析と、変数のカテゴリをさらに識別する変数認識ログ構文解析の両方において、最先端のログ構文解析器を凌駕することを示す。