Japanese Text Toolkit: Furigana, Romaji, Wareki
Pricing
from $0.35 / 1,000 text processeds
Japanese Text Toolkit: Furigana, Romaji, Wareki
Convert Japanese text in bulk: kana readings (furigana), Hepburn romaji, Japanese era dates (wareki ⇄ western), kanji numerals → digits, full/half-width normalization. 日本語のふりがな・ローマ字・和暦変換・漢数字・全角半角を一括変換。$0.50 per 1,000 texts.
Pricing
from $0.35 / 1,000 text processeds
Rating
0.0
(0)
Developer
Actor Factory
Maintained by CommunityActor stats
0
Bookmarked
2
Total users
1
Monthly active users
3 hours ago
Last modified
Categories
Share
Japanese Text Toolkit — furigana, romaji, wareki dates, normalization
For developers and data teams handling Japanese addresses, names and dates: this Actor converts texts in bulk to kana readings (furigana), Hepburn romaji, western-calendar dates (from wareki), Arabic numerals (from kanji numerals) and normalized full/half-width characters. $0.50 per 1,000 texts.
日本語の住所・氏名・日付などを一括で、ふりがな・ローマ字・和暦→西暦・漢数字→算用数字・全角半角正規化に変換します。1,000件あたり $0.50。
English | 日本語
For data teams, localization and CRM/ERP engineers working with Japanese company names, addresses and documents. Convert text in bulk — paste texts or point it at a dataset from any other Actor. $0.50 per 1,000 texts.
| Operation | Example input | Output |
|---|---|---|
| Normalize | ABC123 テスト | ABC123 テスト (NFKC: full-width ASCII → half-width, half-width kana → full-width, spaces tidied) |
| Kana reading (furigana) | 東京都千代田区 | とうきょうとちよだく / トウキョウトチヨダク |
| Romaji (Hepburn) | 彼は東京へ行く | kare wa toukyou e iku (particles は/へ/を → wa/e/o) |
| Wareki → western | 令和五年四月一日, R6.4.15, 平成元年 | 2023-04-01, 2024-04-15, 1989 |
| Western → wareki | 2024年1月5日 | 令和6年1月5日 |
| Kanji numerals → digits | 資本金は三千万円, 第十五回 | 資本金は30000000円, 第15回 (only words recognized as numbers are converted — place and person names like 千代田区・千葉・五十嵐 stay as they are) |
Why: Japanese company names, addresses and documents need readings for sorting/search, romaji for international systems, and era-date conversion for forms and filings. Doing this usually means installing a morphological analyzer and dictionaries — this Actor does it via API, in bulk.
Input
{ "texts": ["株式会社ABCは令和五年四月一日に設立されました。"], "operations": ["reading", "romaji", "wareki"] }
Or process a field of every item in a dataset: { "datasetId": "…", "textField": "companyName" } — results are added to each item as companyName_jp.
Output (one item per text)
{"text": "株式会社ABCは令和五年四月一日に設立。2024年1月5日に増資。","normalized": "株式会社ABCは令和五年四月一日に設立。2024年1月5日に増資。","hiragana": "かぶしきがいしゃABCはれいわごねんしがついちにちにせつりつ。…","romaji": "kabushikigaisha ABC wa reiwa go nen shi gatsu ichi nichi ni setsuritsu. …","warekiDates": [{ "text": "令和五年四月一日", "iso": "2023-04-01" }],"seirekiDates": [{ "text": "2024年1月5日", "iso": "2024-01-05", "wareki": "令和6年1月5日" }],"textWithSeireki": "株式会社ABCは2023年4月1日に設立。2024年1月5日に増資。","textWithArabicNumerals": "株式会社ABCは令和5年4月1日に設立。2024年1月5日に増資。"}
Use cases
- Add furigana / kana readings to company or customer names for sorting and search
- Romanize Japanese addresses and names for international systems
- Convert wareki dates (令和5年, R6.4.15) to ISO dates in forms and filings
- Normalize full-width / half-width text before deduplication
Pricing
$0.0005 per text ($0.50 per 1,000). Empty input runs a free demo.
Limitations
Readings come from a dictionary (Sudachi, core dictionary). Names, rare words and numbers can have several valid readings (e.g. 一日 = ついたち/いちにち); the most common reading is used. Romaji is Hepburn without macrons (東京 → toukyou).
日本語
日本語テキストを一括変換します。テキストを貼り付けるか、他の Actor の出力データセットを指定してください。
- 正規化:全角英数→半角、半角カナ→全角、空白の整理(NFKC)
- 読み仮名:ひらがな・カタカナ(例:東京都千代田区 → とうきょうとちよだく)
- ローマ字:ヘボン式(助詞の「は・へ・を」は wa / e / o)
- 和暦⇄西暦:令和五年四月一日・R6.4.15・平成元年 → 西暦。西暦の日付には和暦を付与
- 漢数字→算用数字:三千万円 → 30000000円、第十五回 → 第15回(数として使われている語だけを変換。千代田区・千葉・五十嵐などの地名・人名はそのまま)
料金:1件 $0.0005(1,000件 $0.50)。
注意:読みは辞書(Sudachi)にもとづきます。人名・固有名詞・数字は読みが複数ありうるため、一般的な読みになります。
More tools from the same developer
- Dataset Merge & Dedup — merge Apify datasets and remove duplicates by the fields you choose
- Google Sheets Export — export an Apify dataset to Google Sheets
- Job Postings Normalizer — unify fields, salaries and dates from any job scraper and remove duplicates