nahiarhdNLP 1.4.8

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
    enable_html_cleaning, enable_url_cleaning, enable_mention_cleaning,
    enable_hashtag_cleaning, enable_email_cleaning, enable_phone_cleaning,
    enable_currency_cleaning,
    # Fungsi pipeline
    pipeline, preprocess, Pipeline
)

# Import kelas untuk penggunaan advanced
from nahiarhdNLP.preprocessing import (
    TextCleaner, TextCleanerWord, 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()

# Hapus 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"

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

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

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

# Hapus Hashtags
hashtag_text = "Hari ini #senin #libur #weekend"
clean_result = cleaner.clean_hashtags(hashtag_text)
print(clean_result)
# Output: "Hari ini  "

# Hapus Angka
number_text = "Saya berumur 25 tahun dan punya 3 anak"
clean_result = cleaner.clean_numbers(number_text)
print(clean_result)
# Output: "Saya berumur  tahun dan punya  anak"

# Hapus Tanda Baca
punct_text = "Halo, apa kabar?! Semoga sehat selalu..."
clean_result = cleaner.clean_punctuation(punct_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo apa kabar Semoga sehat selalu"

# Hapus ekstra spasi
space_text = "Halo    dunia   yang    indah"
clean_result = cleaner.clean_extra_spaces(space_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo dunia yang indah"

# Hapus karakter khusus
special_text = "Halo @#$%^&*() dunia!!!"
clean_result = cleaner.clean_special_chars(special_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo  dunia"

# Hapus spasi
whitespace_text = "Halo\n\tdunia\r\nyang indah"
clean_result = cleaner.clean_whitespace(whitespace_text)
print(clean_result)
# Output: "Halo dunia yang indah"

# Ubah ke huruf kecil
upper_text = "HALO Dunia Yang INDAH"
clean_result = cleaner.to_lowercase(upper_text)
print(clean_result)
# Output: "halo dunia yang indah"

1.1. ✨ TextCleanerWord - Pembersihan dengan Mempertahankan Konten

from nahiarhdNLP.preprocessing import TextCleanerWord

cleaner = TextCleanerWord()

# Membersihkan HTML tags
html_text = "Hello <b>world</b>"
clean_result = cleaner.clean_html(html_text)
print(clean_result)
# Output: "Hello world"

# Membersihkan URL
url_text = "Kunjungi https://example.com"
clean_result = cleaner.clean_urls(url_text)
print(clean_result)
# Output: "Kunjungi example.com"

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

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

# Membersihkan email
email_text = "Kirim email ke [e-mail]"
clean_result = cleaner.clean_emails(email_text)
print(clean_result)
# Output: "Kirim email ke test example com"

# Membersihkan nomor telepon
phone_text = "Hubungi saya di 08123456789"
clean_result = cleaner.clean_phones(phone_text)
print(clean_result)
# Output: "Hubungi saya di 08123456789"

# Membersihkan mata uang
currency_text = "Harga barang adalah $100"
clean_result = cleaner.clean_currency(currency_text)
print(clean_result)
# Output: "Harga barang adalah 100"

# Mengatur opsi pembersihan
cleaner_extended = TextCleanerWord(
    enable_email_cleaning=False,  # Disable email cleaning
    enable_phone_cleaning=True,   # Enable phone cleaning
    enable_currency_cleaning=True  # Enable currency cleaning
)

# Menggunakan opsi yang berbeda
result = cleaner_extended.clean_emails("Contact me at [e-mail]")
print(result)  # Email tidak akan dibersihkan karena disabled
# Output: "Contact me at [e-mail]"

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. 🔀 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"

Replacement helpers (new)

```python
# Replace emails, links and mentions with tokens via config
from nahiarhdNLP.preprocessing import pipeline

cfg = {"replace_all": True}
print(pipeline("Contact [e-mail] visit https://example.com @alice", cfg))
# Output: "<email> visit <link> <user>"

📝 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

# 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, replace_all

8. 🎛️ 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"

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 1.4.8 (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.