jpnorm 0.0.3

みんなの日本語正規化ライブラリ / World-class Japanese text normalization

jpnorm

日本語テキスト正規化ライブラリ。

できること

• 文字正規化: NFKC、ハイフン/チルダ/長音符のバリエーション統一、繰り返し短縮、空白畳み込み
• 文字種変換: 半角カナ⇄全角カナ、ひらがな⇄カタカナ、漢数字⇄算用数字
• 表記ゆれ吸収: Sudachi 同義語辞書による語彙正規化
• URL 保護: 正規化対象から URL を除外
• プリセット: 用途別(表示/検索/比較など)の設定プリセット
• 精度比較: モデル出力と正解データの比較ユーティリティ(完全一致/前方一致/編集距離/LLM judge)

インストール

pip install jpnorm

使い方

import jpnorm

n = jpnorm.Normalizer.preset("for_search")
print(n.normalize("ﾊﾝｶｸｶﾅ　と  全角  ！！"))

プリセット

名前	用途
none	何もしない (builder のベース)
for_display	UI 表示・投稿プレビュー。見た目を壊さない最小限
neologdn_compat	既存 neologdn 置き換え
for_search	検索インデックス。URL 等は保護、絵文字除去
for_compare	精度評価・重複判定。漢数字→数字・記号除去まで行い等価性を最大化

精度比較ユーティリティ

モデル出力と正解データを複数戦略で比較できます。戦略は exact / prefix / edit_distance / llm_judge から選択でき、比較前に Normalizer を通すことも 可能です。戻り値は ComparisonResult(matched, score, strategy, detail)。

from jpnorm import Normalizer, compare

n = Normalizer.preset("for_compare")

# 完全一致 (正規化してから比較)
compare("ﾃｽﾄ", "テスト", strategy="exact", normalizer=n)

# 前方一致 (どちら向きでも可)
compare("東京都", "東京都渋谷区", strategy="prefix")

# 編集距離 (Levenshtein、threshold で matched 判定)
compare("kitten", "sitting", strategy="edit_distance", threshold=0.5)

# LLM judge (Anthropic / OpenAI)
compare(
    "出力テキスト",
    "正解テキスト",
    strategy="llm_judge",
    llm_provider="anthropic",   # or "openai"
    llm_model="claude-haiku-4-5",
    threshold=0.8,
)

llm_judge 使用時は anthropic または openai パッケージと、対応する API キー (ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY) が必要です。

Sudachi 同義語辞書

表記ゆれ吸収は SudachiDict の synonyms.txt (Apache-2.0) を利用できます。ライブラリにはバンドルしていないので、 必要な場合はダウンロードしてください:

curl -fSL -o synonyms.txt https://raw.githubusercontent.com/WorksApplications/SudachiDict/develop/src/main/text/synonyms.txt

開発

git clone https://github.com/YoshitakaOyama/jpnorm.git
cd jpnorm
pip install maturin
maturin develop --release
pytest tests/

ライセンス

MIT または Apache-2.0 のデュアルライセンス。好きな方を選んでください。