import stanza
stanza.download('id')
nlp = stanza.Pipeline('id', processors='tokenize,pos')
doc = nlp("Budi sedang membaca buku sejarah di perpustakaan nasional.")
# Menampilkan hasil PoS tagging
print(f"Kalimat: {doc}\n")
print(f"{'Kata':<15} | {'Tag PoS (UPOS)':<15} | {'Deskripsi':<30}")
print("-" * 65)

# Mapping sederhana untuk penjelasan tag UPOS
upos_desc = {
    "ADJ": "Adjective (Kata Sifat)",
    "ADP": "Adposition (Kata Depan/Preposisi)",
    "ADV": "Adverb (Kata Keterangan)",
    "AUX": "Auxiliary (Kata Bantu)",
    "CCONJ": "Coordinating Conjunction (Kata Hubung Setara)",
    "DET": "Determiner (Kata Penentu)",
    "INTJ": "Interjection (Kata Seru)",
    "NOUN": "Noun (Kata Benda)",
    "NUM": "Numeral (Kata Bilangan)",
    "PART": "Particle (Partikel)",
    "PRON": "Pronoun (Kata Ganti)",
    "PROPN": "Proper Noun (Nama Diri/Nama Khusus)",
    "PUNCT": "Punctuation (Tanda Baca)",
    "SCONJ": "Subordinating Conjunction (Kata Hubung Bertingkat)",
    "SYM": "Symbol (Simbol)",
    "VERB": "Verb (Kata Kerja)",
    "X": "Other (Lain-lain)"
}

for sentence in doc.sentences:
    for word in sentence.words:
        print(f"{word.text:<15} | {word.upos:<15}")