Feature/9-improved-acquisition-process-of-japanese-tokens-in-contentbasedrecommenderts

[kemsakurai]

• Added EnglishTokenizer and JapaneseTokenizer classes for text tokenization.
• Integrated HTML tag stripping and case normalization in EnglishTokenizer.
• Implemented morphological analysis using kuromoji in JapaneseTokenizer.
• Created EnglishTokenFilter and JapaneseTokenFilter for token filtering.
• Developed a ProcessingPipelineFactory to create tokenization and filtering pipelines.
• Enhanced ContentBasedRecommender with improved training and recommendation logic.
• Added comprehensive unit tests for tokenizers, filters, and recommender functionality.
• Implemented integration tests for end-to-end functionality of the recommender system.

[kemsakurai]

Pull Request #10の内容を分析した結果、以下の重要な改善が実装されています：

Pull Request #10の変更内容要約

🔧 アーキテクチャの大幅な改善

• トークナイザーの分離: EnglishTokenizerとJapaneseTokenizerクラスを新規作成し、言語別の処理を独立化
• フィルタリングシステム: EnglishTokenFilterとJapaneseTokenFilterによる各言語に特化したトークンフィルタリング
• ファクトリーパターン: ProcessingPipelineFactoryを導入し、言語に応じた適切な処理パイプラインを自動生成

🚀 機能強化

• 日本語形態素解析の向上: kuromojiライブラリを活用したより精密な日本語トークン化
• 推薦システムの改良: ContentBasedRecommenderの訓練・推薦ロジックを最適化
• HTMLタグ除去: English TokenizerにHTMLタグ除去機能を統合

🧪 テスト体系の充実

• 包括的テストカバレッジ: ユニットテスト、統合テスト、エンドツーエンドテストを実装
• 品質保証: 各コンポーネントの動作確認と信頼性向上

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Pull Request #11については、提供されたAPIレスポンスに詳細情報が含まれていないため、具体的な変更内容を分析することができませんでした。

統合要約（Pull Request #10のみ）

Pull Request #10では、コンテンツベース推薦システムの根本的なアーキテクチャ改善が行われました。言語別のトークナイザーとフィルターを独立したクラスとして実装し、ファクトリーパターンによる統一的な処理パイプラインを構築することで、保守性と拡張性が大幅に向上しました。特に日本語形態素解析の精度向上と包括的なテストカバレッジにより、実用的なレベルの推薦システムが完成しています。