nahiarhdNLP 1.4.1

Advanced Indonesian Natural Language Processing Library

nahiarhdNLP - Indonesian Natural Language Processing Library

Library Indonesian Natural Language Processing dengan fitur preprocessing teks, normalisasi slang, konversi emoji, koreksi ejaan, dan berbagai fungsi text processing lainnya.

🚀 Instalasi

pip install nahiarhdNLP

📦 Import Library

# Import functions dari preprocessing
from nahiarhdNLP.preprocessing import (
    # Fungsi pembersihan dasar
    remove_html, remove_emoji, remove_url, remove_mentions, remove_hashtags,
    remove_numbers, remove_punctuation, remove_extra_spaces,
    remove_special_chars, remove_whitespace, to_lowercase,
    # Fungsi normalisasi dan koreksi
    replace_spell_corrector, replace_repeated_chars,
    # Fungsi emoji
    emoji_to_words, words_to_emoji,
    # Fungsi linguistic
    remove_stopwords, stem_text, tokenize,
    # Fungsi word-preserving cleaning (BARU!)
    clean_emails_preserve_text, clean_phones_preserve_numbers, clean_currency_preserve_numbers,
    clean_urls_preserve_domain, clean_mentions_preserve_username, clean_hashtags_preserve_tags,
    clean_html_preserve_content, clean_all_preserve_words,
    # Fungsi pipeline
    pipeline, preprocess, Pipeline
)

# Import kelas untuk penggunaan advanced
from nahiarhdNLP.preprocessing import (
    TextCleaner, SpellCorrector, StopwordRemover,
    Stemmer, EmojiConverter, Tokenizer
)

# Import dataset loader
from nahiarhdNLP.datasets import DatasetLoader

📋 Contoh Penggunaan

1. 🧹 TextCleaner - Membersihkan Teks

from nahiarhdNLP.preprocessing import TextCleaner

cleaner = TextCleaner()

# Membersihkan HTML tags
html_text = "website <a href='https://google.com'>google</a>"
clean_result = cleaner.clean_html(html_text)
print(clean_result)
# Output: "website google"

# Membersihkan URL
url_text = "kunjungi https://google.com sekarang!"
clean_result = cleaner.clean_urls(url_text)
print(clean_result)
# Output: "kunjungi sekarang!"

# Membersihkan mentions
mention_text = "Halo @user123 apa kabar?"
clean_result = cleaner.clean_mentions(mention_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo apa kabar?"

# Membersihkan emoji
emoji_text = "Halo dunia 😀😁 apa kabar? 🎉"
clean_result = cleaner.clean_emoji(emoji_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo dunia apa kabar?"

1.5. 🛡️ Word-Preserving TextCleaner - Membersihkan Teks dengan Mempertahankan Konten (BARU!)

from nahiarhdNLP.preprocessing import TextCleaner

# Buat TextCleaner dengan opsi word-preserving
cleaner = TextCleaner(
    remove_urls=True,
    remove_mentions=True,
    remove_hashtags=True,
    clean_emails=True,      # BARU!
    clean_phones=True,      # BARU!
    clean_currency=True     # BARU!
)

# Membersihkan URL tapi tetap mempertahankan domain
url_text = "kunjungi https://google.com sekarang!"
clean_result = cleaner.clean_urls(url_text)
print(clean_result)
# Output: "kunjungi google sekarang!"

# Membersihkan mentions tapi tetap mempertahankan username
mention_text = "Halo @user123 apa kabar?"
clean_result = cleaner.clean_mentions(mention_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo user123 apa kabar?"

# Membersihkan hashtags tapi tetap mempertahankan tag
hashtag_text = "Hari ini #senin #libur #weekend"
clean_result = cleaner.clean_hashtags(hashtag_text)
print(clean_result)
# Output: "Hari ini senin libur weekend"

# 🆕 BARU: Membersihkan email tapi tetap mempertahankan teks
email_text = "Contact me at [e-mail]"
clean_result = cleaner.clean_emails(email_text)
print(clean_result)
# Output: "Contact me at john doe gmail com"

# 🆕 BARU: Membersihkan nomor telepon tapi tetap mempertahankan angka
phone_text = "Call me at [phone]"
clean_result = cleaner.clean_phones(phone_text)
print(clean_result)
# Output: "Call me at 5551234567"

# 🆕 BARU: Membersihkan simbol mata uang tapi tetap mempertahankan angka
currency_text = "The price is $100.50 and €75.25"
clean_result = cleaner.clean_currency(currency_text)
print(clean_result)
# Output: "The price is 100.50 and 75.25"

# Atau gunakan fungsi individual untuk kemudahan
from nahiarhdNLP.preprocessing import (
    clean_emails_preserve_text,
    clean_phones_preserve_numbers,
    clean_currency_preserve_numbers
)

# Fungsi individual untuk email
email_result = clean_emails_preserve_text("Contact [e-mail]")
print(email_result)
# Output: "Contact john doe gmail com"

# Fungsi individual untuk telepon
phone_result = clean_phones_preserve_numbers("Call [phone]")
print(phone_result)
# Output: "Call 5551234567"

# Fungsi individual untuk mata uang
currency_result = clean_currency_preserve_numbers("Price: $99.99")
print(currency_result)
# Output: "Price: 99.99"

# Clean semua sekaligus dengan mempertahankan konten
from nahiarhdNLP.preprocessing import clean_all_preserve_words

mixed_text = "Hello @user! Check #cars at https://google.com, contact [e-mail], call [phone], price $100"
result = clean_all_preserve_words(mixed_text, clean_emails=True, clean_phones=True, clean_currency=True)
print(result)
# Output: "Hello user! Check cars at google, contact john gmail com, call 5551234567, price 100"

2. ✏️ SpellCorrector - Koreksi Ejaan & Normalisasi Slang

from nahiarhdNLP.preprocessing import SpellCorrector

spell = SpellCorrector()

# Koreksi kata salah eja
word = "sya"
corrected = spell.correct_word(word)
print(corrected)
# Output: "saya"

# Koreksi kalimat lengkap (termasuk normalisasi slang)
sentence = "sya suka mkn nasi"
corrected = spell.correct_sentence(sentence)
print(corrected)
# Output: "saya suka makan nasi"

# Normalisasi slang
slang_text = "gw lg di rmh"
normalized = spell.correct_sentence(slang_text)
print(normalized)
# Output: "gue lagi di rumah"

3. 🚫 StopwordRemover - Menghapus Stopwords

from nahiarhdNLP.preprocessing import StopwordRemover

stopword = StopwordRemover()
stopword._load_data()  # Load dataset stopwords

# Menghapus stopwords
text = "saya suka makan nasi goreng"
result = stopword.remove_stopwords(text)
print(result)
# Output: "suka makan nasi goreng"

# Cek apakah kata adalah stopword
is_stop = stopword.is_stopword("adalah")
print(is_stop)  # True

4. 😀 EmojiConverter - Konversi Emoji

from nahiarhdNLP.preprocessing import EmojiConverter

emoji = EmojiConverter()
emoji._load_data()  # Load dataset emoji

# Emoji ke teks
emoji_text = "😀 😂 😍"
text_result = emoji.emoji_to_text_convert(emoji_text)
print(text_result)
# Output: "wajah_gembira wajah_gembira_berurai_air_mata wajah_tersenyum_lebar_bermata_hati"

# Teks ke emoji
text = "wajah_gembira"
emoji_result = emoji.text_to_emoji_convert(text)
print(emoji_result)
# Output: "😀"

5. 🔪 Tokenizer - Tokenisasi

from nahiarhdNLP.preprocessing import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer()

# Tokenisasi teks
text = "Saya suka makan nasi"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
# Output: ['Saya', 'suka', 'makan', 'nasi']

6. 🌿 Stemmer - Stemming

from nahiarhdNLP.preprocessing import Stemmer

try:
    stemmer = Stemmer()
    text = "bermain-main dengan senang"
    result = stemmer.stem(text)
    print(result)
    # Output: "main main dengan senang"
except ImportError:
    print("Install Sastrawi dengan: pip install Sastrawi")

7. 🛠️ Fungsi Individual

from nahiarhdNLP.preprocessing import (
    remove_html, remove_emoji, remove_url, remove_mentions, remove_hashtags,
    remove_numbers, remove_punctuation, remove_extra_spaces,
    remove_special_chars, remove_whitespace, to_lowercase,
    replace_spell_corrector, replace_repeated_chars,
    emoji_to_words, words_to_emoji, remove_stopwords,
    stem_text, tokenize,
    # 🆕 BARU: Word-preserving cleaning functions
    clean_emails_preserve_text, clean_phones_preserve_numbers, clean_currency_preserve_numbers,
    clean_urls_preserve_domain, clean_mentions_preserve_username, clean_hashtags_preserve_tags,
    clean_html_preserve_content, clean_all_preserve_words
)

# 🧹 FUNGSI PEMBERSIHAN DASAR

# Menghapus HTML tags
html_text = "website <a href='https://google.com'>google</a>"
clean_result = remove_html(html_text)
print(clean_result)
# Output: "website google"

# Menghapus emoji
emoji_text = "Halo dunia 😀😁 apa kabar? 🎉"
clean_result = remove_emoji(emoji_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo dunia apa kabar?"

# Menghapus URL
url_text = "kunjungi https://google.com sekarang!"
clean_result = remove_url(url_text)
print(clean_result)
# Output: "kunjungi sekarang!"

# Menghapus mentions (@username)
mention_text = "Halo @user123 dan @admin apa kabar?"
clean_result = remove_mentions(mention_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo dan apa kabar?"

# Menghapus hashtags (#tag)
hashtag_text = "Hari ini #senin #libur #weekend"
clean_result = remove_hashtags(hashtag_text)
print(clean_result)
# Output: "Hari ini"

# ✨ FUNGSI NORMALISASI DAN KOREKSI

# Normalisasi slang dan koreksi ejaan
slang_text = "emg siapa yg nanya?"
normal_text = replace_spell_corrector(slang_text)
print(normal_text)
# Output: "memang siapa yang bertanya?"

# Mengatasi perpanjangan kata (word elongation)
elongation_text = "kenapaaa???"
clean_result = replace_repeated_chars(elongation_text)
print(clean_result)
# Output: "kenapaa??"

# 😀 FUNGSI EMOJI

# Konversi emoji ke kata
emoji_text = "emoji 😀😁"
text_result = emoji_to_words(emoji_text)
print(text_result)
# Output: "emoji wajah_gembira wajah_gembira_dengan_mata_bahagia"

# Konversi kata ke emoji
text_to_emoji = "emoji wajah_gembira"
emoji_result = words_to_emoji(text_to_emoji)
print(emoji_result)
# Output: "emoji 😀"

# 🆕 BARU: WORD-PRESERVING CLEANING FUNCTIONS

# Membersihkan URL tapi tetap mempertahankan domain
url_text = "kunjungi https://google.com sekarang!"
clean_result = clean_urls_preserve_domain(url_text)
print(clean_result)
# Output: "kunjungi google sekarang!"

# Membersihkan mentions tapi tetap mempertahankan username
mention_text = "Halo @user123 apa kabar?"
clean_result = clean_mentions_preserve_username(mention_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo user123 apa kabar?"

# Membersihkan hashtags tapi tetap mempertahankan tag
hashtag_text = "Hari ini #senin #libur #weekend"
clean_result = clean_hashtags_preserve_tags(hashtag_text)
print(clean_result)
# Output: "Hari ini senin libur weekend"

# Membersihkan HTML tapi tetap mempertahankan konten
html_text = "website <a href='https://google.com'>google</a>"
clean_result = clean_html_preserve_content(html_text)
print(clean_result)
# Output: "website google"

# 🆕 Membersihkan email tapi tetap mempertahankan teks
email_text = "Contact me at [e-mail]"
clean_result = clean_emails_preserve_text(email_text)
print(clean_result)
# Output: "Contact me at john doe gmail com"

# 🆕 Membersihkan nomor telepon tapi tetap mempertahankan angka
phone_text = "Call me at [phone]"
clean_result = clean_phones_preserve_numbers(phone_text)
print(clean_result)
# Output: "Call me at 5551234567"

# 🆕 Membersihkan simbol mata uang tapi tetap mempertahankan angka
currency_text = "The price is $100.50 and €75.25"
clean_result = clean_currency_preserve_numbers(currency_text)
print(clean_result)
# Output: "The price is 100.50 and 75.25"

# 🔬 FUNGSI LINGUISTIC

# Menghapus stopwords
stopword_text = "siapa yang suruh makan?!!"
clean_result = remove_stopwords(stopword_text)
print(clean_result)
# Output: "suruh makan?!!"

# Stemming teks (memerlukan Sastrawi)
try:
    stem_text_input = "bermain-main dengan senang"
    stemmed = stem_text(stem_text_input)
    print(stemmed)
    # Output: "main main dengan senang"
except ImportError:
    print("Install Sastrawi: pip install Sastrawi")

# Tokenisasi teks
tokenize_text = "Saya suka makan nasi"
tokens = tokenize(tokenize_text)
print(tokens)
# Output: ['Saya', 'suka', 'makan', 'nasi']

8. 🔀 Pipeline - Preprocessing Sekaligus

Pipeline mendukung dua cara penggunaan:

A. 🚀 Pipeline dengan Functions (Simple & Clean)

from nahiarhdNLP.preprocessing import Pipeline, remove_html, remove_url, remove_mentions, to_lowercase

# Langsung pass functions yang mau dipakai
pipeline = Pipeline(remove_html, remove_url, remove_mentions)
result = pipeline.process("Hello <b>world</b> @user https://example.com")
print(result)
# Output: "Hello world"

# Bebas pilih functions sesuai kebutuhan
pipeline = Pipeline(remove_url, replace_spell_corrector, to_lowercase)
result = pipeline.process("Halooo https://google.com gw lg nyari info")
print(result)
# Output: "halooo gue lagi mencari info"

# Pipeline bisa dipanggil langsung seperti function
result = pipeline("Test text lainnya")
print(result)

# Contoh untuk social media text
social_pipeline = Pipeline(
    remove_mentions,
    remove_hashtags,
    remove_emoji,
    remove_url,
    replace_spell_corrector,
    to_lowercase
)
result = social_pipeline.process("Halooo @user #trending 😀 https://example.com gw lg nyari info")
print(result)
# Output: "halooo gue lagi mencari info"

# Tokenisasi juga bisa langsung
token_pipeline = Pipeline(remove_url, to_lowercase, tokenize)
tokens = token_pipeline.process("Hello https://google.com World")
print(tokens)  # ['hello', 'world']

B. 🎯 Pipeline dengan Config Dictionary (Advanced)

from nahiarhdNLP.preprocessing import Pipeline

# Config dictionary untuk kontrol detail
config = {
    "remove_emoji": True,
    "remove_url": True,
    "remove_mentions": True,
    "remove_hashtags": True,
    "remove_numbers": True,
    "replace_spell_corrector": True,
    "to_lowercase": True,
    "remove_punctuation": True,
}

pipeline = Pipeline(config)
result = pipeline.process("Halooo @user123 #trending https://example.com gw lg nyari info pnting 😀!!! 123")
print(result)
# Output: "halo gue lagi mencari info penting 😀!!! 123"

# Pipeline dengan tokenisasi
tokenize_config = {
    "remove_url": True,
    "remove_mentions": True,
    "replace_spell_corrector": True,
    "to_lowercase": True,
    "tokenize": True,
}

pipe = Pipeline(tokenize_config)
result = pipe.process("gw suka makan nasi @user")
print(result)
# Output: ['gue', 'suka', 'makan', 'nasi']

# Advanced features untuk config mode
print("Current config:", pipeline.get_config())
print("Enabled steps:", pipeline.get_enabled_steps())

# Update configuration
pipeline.update_config({"tokenize": True, "remove_stopwords": True})

C. 🔧 Helper Function pipeline()

from nahiarhdNLP.preprocessing import pipeline

# Preprocessing langsung dengan config
config = {"remove_url": True, "replace_spell_corrector": True, "to_lowercase": True}
result = pipeline("Gw lg browsing https://google.com", config)
print(result)
# Output: "gue lagi rosin"

📝 Available Functions untuk Pipeline

# Basic cleaning
remove_html, remove_emoji, remove_url, remove_mentions, remove_hashtags,
remove_numbers, remove_punctuation, remove_special_chars,
remove_whitespace, remove_extra_spaces

# Text transformation
to_lowercase, replace_repeated_chars, replace_spell_corrector

# Emoji handling
emoji_to_words, words_to_emoji

# Linguistic processing
remove_stopwords, stem_text, tokenize

9. 🎛️ Preprocess Function (Backward Compatibility)

from nahiarhdNLP.preprocessing import preprocess

# Preprocessing dengan parameter eksplisit
result = preprocess(
    "Halooo @user!!! 123 😀",
    remove_emoji=True,
    remove_mentions=True,
    remove_numbers=True,
    remove_punctuation=True,
    replace_repeated_chars=True,
    to_lowercase=True,
    replace_spell_corrector=False,
)
print(result)
# Output: "haloo !! 123"

10. 📊 Dataset Loader

from nahiarhdNLP.datasets import DatasetLoader

loader = DatasetLoader()

# Load stopwords dari CSV lokal
stopwords = loader.load_stopwords_dataset()
print(f"Jumlah stopwords: {len(stopwords)}")

# Load slang dictionary dari CSV lokal
slang_dict = loader.load_slang_dataset()
print(f"Jumlah slang: {len(slang_dict)}")

# Load emoji dictionary dari CSV lokal
emoji_dict = loader.load_emoji_dataset()
print(f"Jumlah emoji: {len(emoji_dict)}")

# Load wordlist dari JSON lokal
wordlist = loader.load_wordlist_dataset()
print(f"Jumlah kata: {len(wordlist)}")

Catatan: Semua dataset (stopword, slang, emoji, wordlist) di-load langsung dari file CSV/JSON di folder nahiarhdNLP/datasets/. Tidak ada proses download dari external source.

🔥 Demo Script

Untuk melihat semua fitur library bekerja:

python -m nahiarhdNLP.demo

Demo ini menunjukkan:

• ✅ Semua fungsi individual utility
• ✅ Penggunaan class-based approach
• ✅ Pipeline system (functions & config)
• ✅ Advanced pipeline features
• ✅ Handling error dan troubleshooting

🚨 Error Handling

try:
    from nahiarhdNLP.preprocessing import SpellCorrector
    spell = SpellCorrector()
    result = spell.correct_sentence("test")
except ImportError:
    print("Package nahiarhdNLP belum terinstall")
    print("Install dengan: pip install nahiarhdNLP")
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

💡 Tips Penggunaan

1. Untuk preprocessing simple: Gunakan Pipeline(function1, function2, ...) - langsung pass functions!
2. Untuk kontrol detail: Gunakan Pipeline(config_dict) atau preprocess() dengan parameter boolean
3. Untuk kontrol penuh: Gunakan kelas individual (TextCleaner, SpellCorrector, dll)
4. Untuk spell correction + slang: Gunakan SpellCorrector yang menggabungkan kedua fitur
5. Untuk menghapus emoji: Gunakan remove_emoji() atau set remove_emoji=True di Pipeline/preprocess
6. Untuk stemming: Install Sastrawi terlebih dahulu: pip install Sastrawi
7. Untuk load dataset: Gunakan DatasetLoader dari nahiarhdNLP.datasets
8. Untuk inisialisasi kelas: Panggil _load_data() untuk kelas yang memerlukan dataset
9. Pipeline design: Pipeline(remove_url, to_lowercase) lebih jelas daripada config dictionary
10. Function chaining: Pipeline bisa dipanggil seperti function dengan pipeline("text")
11. Demo testing: Jalankan python -m nahiarhdNLP.demo untuk melihat semua fitur bekerja

⚡ Performance & Dataset

nahiarhdNLP menggunakan dataset lokal yang sudah disediakan:

• Stopwords: File stop_word.csv (788 kata)
• Slang Dictionary: File slang.csv (15,675 pasangan)
• Emoji Mapping: File emoji.csv (3,530 emoji)
• Wordlist: File wordlist.json (kamus kata Indonesia)
• KBBI Dictionary: File kata_dasar_kbbi.csv (28,527 kata)
• Kamus Tambahan: File kamus.txt (30,871 kata)

Semua dataset tersimpan di folder nahiarhdNLP/datasets/ dan diakses melalui DatasetLoader.

📦 Dependencies

Package ini membutuhkan:

• pandas - untuk load dan proses dataset CSV/JSON
• Sastrawi - untuk stemming (opsional)
• rich - untuk output formatting di demo (opsional)

🔧 Struktur Modul

nahiarhdNLP/
├── datasets/
│   ├── loaders.py          # DatasetLoader class
│   ├── emoji.csv           # Dataset emoji (3,530 entries)
│   ├── slang.csv           # Dataset slang (15,675 entries)
│   ├── stop_word.csv       # Dataset stopwords (788 entries)
│   ├── wordlist.json       # Dataset wordlist
│   ├── kata_dasar_kbbi.csv # Dataset KBBI (28,527 entries)
│   └── kamus.txt           # Dataset kamus tambahan (30,871 entries)
├── preprocessing/
│   ├── cleaning/
│   │   ├── text_cleaner.py     # TextCleaner class (complete removal)
│   │   └── text_cleaner_word.py # Word-preserving TextCleaner class (BARU!)
│   ├── linguistic/
│   │   ├── stemmer.py      # Stemmer class
│   │   └── stopwords.py    # StopwordRemover class
│   ├── normalization/
│   │   ├── emoji.py        # EmojiConverter class
│   │   └── spell_corrector.py # SpellCorrector class
│   ├── tokenization/
│   │   └── tokenizer.py    # Tokenizer class
│   └── utils.py            # Fungsi utility individual & Pipeline
└── demo.py                 # File demo penggunaan

🆕 Changelog Versi 1.5.0

• 🚀 [FITUR BARU] Menambahkan remove_emoji() function untuk menghapus emoji dari teks
• ✅ [BARU] TextCleaner sekarang memiliki method clean_emoji() untuk menghapus emoji
• ✅ [BARU] Pipeline mendukung "remove_emoji" config untuk emoji removal
• ✅ [BARU] Preprocess function mendukung parameter remove_emoji=True/False
• ✅ [PERBAIKAN] Demo script diperbarui dengan contoh emoji removal
• ✅ [PERBAIKAN] Dokumentasi lengkap untuk fitur emoji removal
• 🚀 [MAJOR] Pipeline sekarang mendukung 2 mode: Functions dan Config Dictionary
• ✅ [BARU] Pipeline dengan functions: Pipeline(remove_url, to_lowercase)
• ✅ [BARU] Pipeline dengan config: Pipeline({"remove_url": True, "to_lowercase": True})
• ✅ [BARU] Advanced pipeline features: get_config(), get_enabled_steps(), update_config()
• ✅ [PERBAIKAN] Fungsi pipeline(text, config) sekarang bekerja dengan config dictionary
• ✅ [PERBAIKAN] TextCleaner sekarang punya method clean_html() yang benar
• ✅ [PERBAIKAN] SpellCorrector demo diperbaiki dengan proper instantiation
• ✅ [PERBAIKAN] Demo script berjalan sempurna tanpa error
• ✅ [PERBAIKAN] Dokumentasi yang akurat dan sesuai implementasi
• ✅ [PERBAIKAN] Function names yang konsisten: replace_spell_corrector, replace_repeated_chars
• ✅ [PERBAIKAN] Backward compatibility dengan preprocess() function
• ✅ Menggabungkan spell correction dan slang normalization dalam SpellCorrector
• ✅ Semua dataset menggunakan file lokal (CSV/JSON)
• ✅ Struktur yang lebih terorganisir dengan pemisahan kelas dan fungsi
• ✅ Penambahan DatasetLoader untuk manajemen dataset terpusat
• ✅ Dataset lengkap dengan 6 file berbeda (emoji, slang, stopwords, wordlist, KBBI, kamus)

🆕 Changelog Versi 1.6.0 (Latest)

• 🚀 [FITUR BARU] Word-Preserving Text Cleaning System
• ✅ [BARU] TextCleaner class dengan opsi word-preserving untuk mempertahankan konten berharga
• ✅ [BARU] Method clean_emails() - Membersihkan email tapi tetap mempertahankan teks ([e-mail] → john doe gmail com)
• ✅ [BARU] Method clean_phones() - Membersihkan nomor telepon tapi tetap mempertahankan angka ([phone] → 5551234567)
• ✅ [BARU] Method clean_currency() - Membersihkan simbol mata uang tapi tetap mempertahankan angka ($100.50 → 100.50)
• ✅ [BARU] Fungsi utility individual: clean_emails_preserve_text(), clean_phones_preserve_numbers(), clean_currency_preserve_numbers()
• ✅ [BARU] Fungsi clean_all_preserve_words() untuk cleaning komprehensif dengan mempertahankan konten
• ✅ [BARU] Demo script diperbarui dengan contoh lengkap untuk semua fitur baru
• ✅ [BARU] Dokumentasi README lengkap dengan contoh penggunaan fitur baru
• ✅ [PERBAIKAN] Integrasi penuh dengan sistem Pipeline dan preprocess functions
• ✅ [PERBAIKAN] Backward compatibility dengan semua fitur existing
• ✅ [PERBAIKAN] Package structure yang konsisten dan terorganisir

🐛 Troubleshooting

Error saat import dataset:

# Pastikan memanggil _load_data() untuk kelas yang memerlukan dataset
stopword = StopwordRemover()
stopword._load_data()  # Penting!

Error Sastrawi tidak ditemukan:

pip install Sastrawi

Error pandas tidak ditemukan:

pip install pandas

Testing semua fitur:

python -m nahiarhdNLP.demo

📄 License

MIT License

👨‍💻 Author

Raihan Hidayatullah Djunaedi [e-mail]

---

Untuk contoh penggunaan lengkap, lihat file demo.py di repository ini atau jalankan python -m nahiarhdNLP.demo.