nahiarhdNLP 1.4.10

Advanced Indonesian Natural Language Processing Library

nahiarhdNLP — Indonesian NLP utilities

Lightweight utilities for Indonesian text preprocessing: cleaning, normalization, emoji conversion, spell correction, stemming, stopwords and a configurable Pipeline.

Install

pip install nahiarhdNLP

Quick usage

Import the pipeline and helpers:

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

1. Pipeline with callables (function mode):

pipe = Pipeline(remove_html, remove_mentions, to_lowercase)
result = pipe.process("Hello <b>WORLD</b> @user https://example.com")
# -> HTML removed, mentions cleaned, lowered

2. Pipeline with config dictionary (config mode):

config = {"clean_html": True, "clean_mentions": True, "remove_urls": True}
pipe = Pipeline(config)
result = pipe.process("Hello <b>World</b> @User https://EXAMPLE.com")

3. Helper pipeline() for one-shot processing with a config:

result = pipeline("Gw lg browsing https://google.com", {"remove_urls": True, "to_lowercase": True})

Running tests (local)

Project contains unit tests under nahiarhdNLP/tests. To run them locally in the project virtualenv:

# from project root
# ensure virtualenv is active, or install pytest into your environment
python3 -m pip install -U "pytest" "pytest-cov"
python3 -m pytest -q

If you use the project .venv, run:

.venv/bin/python3 -m pip install -U pytest pytest-cov
.venv/bin/python3 -m pytest -q

Notes & troubleshooting

• The package exposes two pipeline implementations:
  • nahiarhdNLP.preprocessing.main.Pipeline (config-only implementation) — useful for config-driven workflows.
  • nahiarhdNLP.preprocessing.utils.Pipeline (function-or-config implementation) — supports both passing callables and config dicts.
• If you see import-time errors, ensure the package root is on PYTHONPATH or install the package in editable mode:

pip install -e .

If you want more examples (tokenization, stemmer, emoji conversion, or spell-correction examples), tell me which features you want documented and I'll add them to this README.

More examples

Stemmer

from nahiarhdNLP.preprocessing import Stemmer

try:
    stemmer = Stemmer()
    text = "bermain-main dengan senang"
    stemmed = stemmer.stem(text)
    print(stemmed)
    # Expected: "main main dengan senang"
except Exception as e:
    print("Stemmer error:", e)
    print("Install Sastrawi if missing: pip install Sastrawi")

EmojiConverter

from nahiarhdNLP.preprocessing import EmojiConverter

emoji = EmojiConverter()
emoji._load_data()
print(emoji.emoji_to_text_convert("😀😁"))
# e.g. -> "wajah_gembira wajah_menyeringai"
print(emoji.text_to_emoji_convert("wajah_gembira"))
# e.g. -> "😀"

SpellCorrector (slang + spelling)

from nahiarhdNLP.preprocessing import SpellCorrector

spell = SpellCorrector()
print(spell.correct_word("sya"))
# e.g. -> "saya"
print(spell.correct_sentence("gw lg di rmh"))
# e.g. -> "gue lagi di rumah"

Linguistic processing

remove_stopwords, stem_text, tokenize

Word-preserving cleaning

enable_html_cleaning, enable_url_cleaning, enable_mention_cleaning, enable_hashtag_cleaning, enable_email_cleaning, enable_phone_cleaning, enable_currency_cleaning

Replacement helpers (new)

replace_email, replace_link, replace_user

### 8. 🎛️ Preprocess Function (Backward Compatibility)

```python
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"

9. 📊 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
│   ├── 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 1.4.0

• 🚀 [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 1.4.10 (Latest)

• 🚀 [FITUR BARU] Enable Functions untuk pembersihan dengan mempertahankan konten
• ✅ [BARU] enable_html_cleaning() - Membersihkan HTML tags
• ✅ [BARU] enable_url_cleaning() - Membersihkan URL
• ✅ [BARU] enable_mention_cleaning() - Membersihkan mentions (@user)
• ✅ [BARU] enable_hashtag_cleaning() - Membersihkan hashtags (#tag)
• ✅ [BARU] enable_email_cleaning() - Membersihkan email
• ✅ [BARU] enable_phone_cleaning() - Membersihkan nomor telepon
• ✅ [BARU] enable_currency_cleaning() - Membersihkan mata uang
• ✅ [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.