正規表現を用いる際のパフォーマンスチェックリスト - ヤドカリラボ

Python で正規表現を書いて分析や機械学習のモデル構築、予測に活用する際には、正規表現実行時のパフォーマンスが足かせとなる場合があります。 正規表現の処理に用いられる実行時間がどのくらいになるかはテキストデータの分量や機械学習モデルの精度検証の実行回数に応じて変わってきます。 一つのテキストデータに対する正規表現の実行時間を少なくすることで、タスクによっては全体として大幅な処理時間の短縮が見込まれます。そのことによって精度検証を素早く回したり、テキスト処理実行時の前処理の実行時間を削減する等の効果が得られます。精度検証の間の実行待ち時間やバッチ・キューによる予測時の時間が減り、最終的には精度向上の機会の向上やサービスのユーザ体験の向上に繋がるというわけです。 本記事では Python を用いた場合の正規表現のパフォーマンス改善候補についてリストアップし、具体的な対応方法について見ていき

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正規表現も非正規化が激しいから、パフォーマンスを要求されても困る。