👤 日本姓名分割工具

每行粘贴一个姓名。工具按空格 → 300+ 姓氏词典 → 2 字默认顺序自动分割姓和名,带置信度,可就地修正后导出 CSV / TSV。读音由约 50KB 内置词典即时填充。

完全免费无需注册浏览器内完成可选启用 5 种语言深色模式

默认浏览器处理。勾选"高精度模式"时启用 MeCab 服务器处理(无日志)。

⚠️ 关于准确度

本工具并非 100% 准确。复合姓、罕见姓、外国名可能误判,导出前请人工确认。

读音使用内置词典(约 50KB),即时动作,罕见专有名词或难读汉字可能留空。

🔒 关于隐私

・所有处理均在您的浏览器中完成
・姓名数据不会发送到任何服务器
・无存储日志、无上传记录、无数据库

姓名(每行一个)

🎯 高精度模式(MeCab · 服务器)

使用 IPA 词典形态素分析,更准确地推断姓名与读音。

⚠️ 勾选后姓名将发送到服务器(无日志、无数据库)。

结果(可编辑)

📖 常见的坑

把日文姓名拆分为姓与名，并推定读音。默认全部在浏览器内基于内置词典完成；只有选择「高精度模式」时才会交由服务器上的 MeCab 处理（不保留日志）。这项处理在原理上不可能做到 100%——无论「在哪里断开」还是「怎么读」，都无法仅凭书写形式确定。同样的四个字，不同的人断法不同；同样的写法，不同的人读法也不同。

情形	会发生什么	怎么处理
有些名字拆不开，或者拆错了	内置的姓氏词典以最长匹配比对三百多个姓，但罕见姓、复姓、源自地名的姓都会落在它之外。更根本的问题是，「姓 + 名」这个框架本身并不普适：冰岛根本没有家族共用的姓，用的是父名制；印度尼西亚有人只有单一名字。即便只看日本国内，也有拥有中间名的人、通名与本名并记的人、婚后改姓而并记旧姓的人。拆错的后果不只是数据错误，而是把一个人的名字弄错了，那是一种失礼。	凡是标为「低」置信度的行，请务必由人核对。本工具之所以返回置信度，正是因为逐行肉眼核对不现实，需要缩小该看哪些行。按空格拆开的是「高」，词典最长匹配的是「中」，其余为「低」，因此只核对「低」的行，单位投入的收益最大。而作为设计问题，更重要的是反问「是否真的需要拆分」：表单里分设姓与名两个字段的设计，会把日本以外的用户和只有单一名字的人挡在门外。如果只是想以名字称呼对方，就不需要拆分——用一个字段接收完整姓名并原样显示，反而更准确。拆分带来的错误，往往大于不拆分带来的不便。
读音是空的，或者读错了	同一种写法可能有多种读音，而哪一种才对，只有本人知道。姓氏 `東海林` 既读作 Shoji 也读作 Tokairin，两种家族都真实存在。`新谷` 可读 Shintani、Niiya、Araya；`中田` 可读 Nakata 或 Nakada——它们不是方言或地域差异，而是逐家不同，因此词典再全也无法机械确定。名字则更加自由：给一组汉字配哪种读音，全凭取名者的裁量。遇到生僻的专有名词或旧字形，词典里根本没有条目，读音便返回空白。	唯一正确的做法，是让本人来填写读音。在申请表或注册表单中，请在姓名字段旁设置一个读音字段——不依赖推定，无论从准确性还是从礼貌来说都是最优解。本工具真正有价值的场合，是补全那些当初没有读音字段、就这么积累下来的既有数据；即便如此，也不要把推定的读音当作确定值保存——请以能看出「这是推定值」的形式保存（单独一列、加标记），并在有机会接触本人时确认并覆盖。把推定的读音直接用于名册排序或收件人语音播报，错误就会暴露在众人面前。
没弄清前提就用了高精度模式	高精度模式会在服务器上运行 MeCab 形态素分析，也就意味着你输入的姓名会经由网络传输。本站不保留日志，并在处理完成后立即丢弃输入；但「会被传输」这一事实本身，在某些场合就是一道约束：客户名单、员工名册、患者信息等，通常都受组织规章约束，禁止发送至外部服务。姓名单凭自身就可能识别到个人，因此仅仅因为「精度更高」就切换过去，有可能已经违反了规章。	请先试试默认的浏览器内模式，看是否已经够用。已用空格分隔的姓名，本来就既不需要词典也不需要分析，会直接返回「高」置信度。实务中大多数名册数据本就是空格分隔的，因此高精度模式只有在「存在成批不含空格的姓名」时才需要。若确实需要，请先确认组织的规章再使用——判断标准是「这份文件能否用邮件发到公司外部」。如果不能，在本地安装 MeCab、在自己的环境里处理，才是正确的选择（`brew install mecab mecab-ipadic` 或 `apt install mecab mecab-ipadic-utf8`）——同词典、同引擎，结果与这里相当。

姓名属于个人信息。本页的默认模式完全在浏览器内运行、不传输任何数据；但从你把结果下载为 CSV 或 TSV 的那一刻起，保管它就成了你的责任：客户名单长期留在下载文件夹里、或以仍带着项目名的文件名被分享出去——这类事故比处理环节本身更容易发生。请在开始之前就定好处理方式：文件名不含项目名或公司名、工作结束即删除。最后，给能影响设计的人一点提醒：「把姓名拆成两个字段来保存」这一设计，其假设比多数系统真正需要的更强。若只是用于称呼，就不需要拆分；若是为了排序，你需要的是读音而非拆分。数一数究竟有多少地方真正只需要姓（正式称呼某人、按姓分组），你就能看出，为此赌上全部记录的准确性是否值得——请把「不拆分」作为第一个被考虑的选项。

📖 使用方法

1

粘贴姓名

每行一个,有无空格均可。
2

执行

点击分割。按空格 → 词典 → 2 字默认顺序。
3

下载 CSV / TSV

低置信度行可就地编辑后导出。

❓ 常见问题

置信度如何判断?

空格分隔为"高",词典匹配为"中",其余(2 字默认)为"低"。读音从姓、名、熟语、单字词典最长匹配获取。

能正确处理复合姓吗?

词典含主要复合姓并按最长匹配。罕见姓可能误判。

外国名怎么办?

不支持。请手动加空格或修正结果。

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