## ----include = FALSE----------------------------------------------------------
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = FALSE,
  comment = "#>"
)

## ----setup, eval=require("tibble"), message=FALSE-----------------------------
# Cargamos la librería ACEP
library(ACEP)

# Definimos la url
url <- acep_bases$rp_mdp

# Descargamos el corpus de notas de la Revista Puerto
rev_puerto <- acep_load_base(url)

# Imprimimos la base en consola
rev_puerto

## ----diccionarios0, eval=require("tibble"), message=FALSE---------------------
# Creamos el diccionario de palabras que refieren a huelgas
dicc_huelgas <- c("en paro", "al paro", "huelga", "huelguistas", "paro y movil",
                  "paro de actividades", "conciliación obligatoria", "un paro", 
                  "paro total", "paro parcial", "trabajo a reglamento", 
                  "el paro", "de brazos caídos")

# Cargamos el diccionario de palabras que refieren a conflictividad
dicc_conflictos <- unique(c(acep_diccionarios$dicc_confl_sismos, dicc_huelgas))

# Creamos la variable con la frecuencia de palabras que refieren a conflictividad
rev_puerto$frec_conflictos <- acep_count(rev_puerto$nota, dicc_conflictos)

# Creamos la variable con la frecuencia de palabras que refieren a huelgas
rev_puerto$frec_huelgas <- acep_count(rev_puerto$nota, dicc_huelgas)

# Creamos el diccionario de palabras que refieren a lxs obrerxs del pescado
dicc_soip <- c("soip", "sindicato obrero de la industria del pescado", 
               "sindicato de la industria del pescado", "huelguistas", 
               "obreras de la industria del pescado", "obreras del pescado",
               "obreros de la industria del pescado", "obreros del pescado",
               "fileteros", "fileteras", "obreros del filet", "obreras del filet")

# Creamos la variable con la frecuencia de palabras que 
# refieren a lxs obrerxs del pescado
rev_puerto$frec_soip <- acep_count(rev_puerto$nota, dicc_soip)

# Imprimimos la base en consola
rev_puerto


## ----diccionarios1, eval=require("tibble")------------------------------------

# Creamos la variable con las palabras que refieren a conflictividad
rev_puerto$extract_conflictos <- acep_extract(rev_puerto$nota, dicc_conflictos, izq = "")

# Creamos la variable con las palabras que refieren a huelgas
rev_puerto$extract_huelgas <- acep_extract(rev_puerto$nota, dicc_huelgas)

# Creamos la variable con las palabras que 
# refieren a lxs obrerxs del pescado
rev_puerto$extract_soip <- acep_extract(rev_puerto$nota, dicc_soip)

# Imprimimos la base en consola
rev_puerto


## ----ratio, eval=require("tibble"), message=FALSE-----------------------------
# Seleccionamos las variables de extracción de palabras clave
rev_puerto_huelgas <- rev_puerto[rev_puerto$extract_huelgas != "",]
rev_puerto_soip <- rev_puerto_huelgas[rev_puerto_huelgas$extract_soip != "",]
rev_puerto_seleccion <- rev_puerto_soip[ , c('extract_conflictos', 'extract_huelgas', 'extract_soip')]

# Imprimimos la base en consola
rev_puerto_seleccion


