日本語データ特有の前処理

直感 #

日本語データには、全角と半角の混在・和暦と西暦の併存・踊り字・漢数字など、英語圏のデータにはない特有の課題がある。これらを放置すると名寄せや集計で不整合が起き、分析結果の信頼性が損なわれる。このチャプターでは、ビジネスデータやログに潜む日本語固有の「クセ」を体系的に整えるための10のレシピを用意した。

詳細な解説 #

このチャプターで学べること #

• 全角・半角のゆれを正規化する方法（unicodedata.normalize と正規表現の組み合わせ）
• カタカナ・ひらがなの統一で名寄せ精度を高める手法
• 々・ゝなどの踊り字を展開して検索やマッチングに対応させる方法
• 漢数字をアラビア数字へ変換する実装パターン
• 和暦（令和・平成・昭和など）を西暦へ変換するルールベースの処理
• 住所を都道府県・市区町村に分割してジオコーディングや集計に使う方法
• 氏名から敬称やカッコ書きを除去するクレンジング手法
• 日本語ストップワードの除去でテキスト分析のノイズを減らす方法
• ルビ付きテキストから読み仮名を抽出・除去する処理
• 日本語文を安全に分割してNLPパイプラインに投入する方法

これがわかるとできること #

• 日本語データの表記ゆれを自動的に正規化し、名寄せや重複排除の精度を高められる
• 和暦・住所・漢数字など日本固有の形式を標準形式に変換し、分析基盤に統合できる
• テキストデータのクレンジングからトークン化までの前処理パイプラインを構築できる

学習の進め方 #

1. まず全角半角正規化とカタカナ・ひらがな統一で、表記ゆれ処理の基本パターンを押さえる
2. 次に踊り字展開・漢数字変換・和暦変換で、日本語固有の数値・記号処理を学ぶ
3. 住所分割と敬称除去で、構造化データのクレンジング手法を確認する
4. 最後にストップワード除去・ルビ処理・文分割で、テキスト分析向けの前処理を身に付ける