パース (parse、構文解析) は、文字列として与えられたテキストデータを、プログラムが扱える構造化されたデータに変換する処理です。ブラウザが HTML 文字列を DOM ツリーに変換する処理、JSON 文字列をオブジェクトに変換する JSON.parse()、CSV ファイルを行と列に分解する処理 - これらはすべてパースの具体例です。

パースの基本的な流れは 2 段階です。第一段階の字句解析 (lexical analysis) では、文字列をトークン (意味のある最小単位) に分割します。HTML なら「<p>」「テキスト」「</p>」のようにタグとテキストに分けます。第二段階の構文解析 (syntactic analysis) では、トークンの並びが文法規則に従っているかを検証し、木構造 (パースツリー) を構築します。

日本語テキストのパースには特有の難しさがあります。英語は単語間にスペースがあるため単語の境界が明確ですが、日本語にはスペースがありません。「東京都」を「東京」+「都」と分割するか「東」+「京都」と分割するかは、文脈に依存します。この問題を解決するのが形態素解析器 (MeCab、Janome など) で、辞書と統計モデルを使って最も自然な分割を推定します。

パースエラーは文字数に関連して発生することがあります。JSON の文字列リテラル内にエスケープされていない改行が含まれるとパースエラーになります。CSV で値にカンマが含まれる場合、ダブルクォートで囲まないとフィールドの境界を誤認します。HTML で < や & をエスケープしないと、タグの開始と誤認されてパースが崩れます。

パフォーマンスの観点では、パースは計算コストの高い処理です。巨大な JSON ファイル (数十 MB) を JSON.parse() で一括パースすると、メインスレッドがブロックされて UI がフリーズします。ストリーミングパーサーを使えば、データを少しずつ読み込みながら逐次的にパースでき、メモリ使用量も抑えられます。

文字数カウントツールの内部でも、パースは中核的な処理です。入力テキストから HTML タグを除去する、マークダウンの構文要素を識別する、URL やメールアドレスを検出する - これらはすべてパースの応用です。正確な文字数カウントは、テキストの構造を正しくパースできて初めて実現します。