El tamaño del software es una entrada significativa para la estimación del costo del software, y la implementación de la estimación del tamaño del software afecta drásticamente los resultados y la eficiencia de la estimación del costo. Tradicionalmente, la estimación del tamaño del software es realizada por expertos estrictamente capacitados y es más intensiva en mano de obra para proyectos de software grandes, lo que resulta relativamente costoso e ineficiente. El Análisis de Puntos de Función es un método ampliamente utilizado para la estimación del tamaño del software, respaldado por varios estándares internacionales. Proponemos un método estructurado y automatizado de extracción de puntos de función basado en la extracción de eventos en el procesamiento del lenguaje natural para abordar el problema de reconocimiento manual complejo e ineficiente para el reconocimiento de puntos de función. Este enfoque ha sido validado en 10 casos industriales. Los resultados experimentales muestran que nuestro método puede identificar más del 70% de los puntos de función, lo que mejora significativamente la eficiencia de la implementación del Análisis de Puntos de Función. Este artículo podría ser una guía sobre la aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la estimación del costo del software.