text: from __future__ import division
  import nltk, re, pprint
  from urllib import urlopen
  
  # WORD CLASSES
  # Belajar mengklasifikasikan kata (kata benda, kata sifat, dkk)
  
  # POS Tagging
  # Merupakan mekanisme untuk menandai (tag) kata dengan suatu kelas tertentu pada proses NLP
  # Menjadi suatu kelas kata atau kategori leksikal
  
  # Tagger
  text = nltk.word_tokenize("And now for something completely different")
  tags = nltk.pos_tag(text)
  print tags
  print "#######"
  
  # Info utama :
  # Tagging pada NLTK: Menggunakan tupple dua item
  # ('fly', 'NN')
  
  # [('And', 'CC'), ('now', 'RB'), ('for', 'IN'), ('something', 'NN'), ('completely', 'RB'), ('different', 'JJ')]
  
  # Keterangan hasil
  # * CC: Coordinating Conjunction
  # * RB: Adverbs
  # * IN: Preposition
  # * NN: Noun
  # * JJ: Adjective
  
  # Dalam bahasa inggris, kadang ada satu kata yang sama penulisannya (walaupun homofon atau tidak), tapi memiliki kelas yang berbeda
  
  text = nltk.word_tokenize("They refuse to permit us to obtain the refuse permit")
  tags = nltk.pos_tag(text);
  print tags
  print "#######"
  
  # [('They', 'PRP'), ('refuse', 'VBP'), ('to', 'TO'), ('permit', 'VB'), ('us', 'PRP'), ('to', 'TO'), ('obtain', 'VB'), ('the', 'DT'), ('refuse', 'NN'), ('permit', 'NN')]
  
  
  # Apa kegunaan dari klasifikasi ini, lihat contoh berikut
  text = nltk.Text(word.lower() for word in nltk.corpus.brown.words())
  print text.similar('woman')
  
  # Hasil :
  # bman day time year car moment world family house boy child country job
  # state girl place war way case question
  
  # Dari kata woman (Noun/Kata Benda) tadi, kita bisa mencari kata yang mirip penggunaannya dengan woman (N) ini.
  # Seperti pada hasil di atas.
  
  
  
  
  