# Tokenizar con ACEP

#### Diego Pacheco

#### 2026-05-10

## Funciones a presentar:

En este artículo se explicarán los procesos que realizan las funciones:

- `acep_token()`

- `acep_token_table()`

- `acep_token_plot()`

## Función `acep_token()`

En primer lugar cargamos la librería ACEP. Luego, cargamos una base de tweets para su prueba.

    library(ACEP)

    url <- "https://github.com/HDyCSC/datos/raw/main/la_fraternidad.rds"

    base <- subset(acep_load_base(url), select = text)$text

Ejecutamos la función `acep_token()` para los primeros dos elementos de la base.

¿Cuál es el resultado?

La función `acep_token` toma el vector y realiza diferentes acciones:

- Verifica que el objeto entregado sea un vector (de lo contrario indica un mensaje de advertencia)

- Cambia todo el texto a minúsculas

- Crea un nuevo data frame con la siguiente información:

  - texto_id (columna que numera el documento)

  - tokens (el token propiamente)

Cabe mencionar que los tokens quedarán identificados a través de los espacios en blanco, es decir, cada palabra es un token.

    tweets <- acep_token(base[1:2])

    head(tweets)

    #>   texto_id       tokens
    #> 1        1      googlea
    #> 2        1  fraternidad
    #> 3        2     protesta
    #> 4        2  fraternidad
    #> 5        2       desoye
    #> 6        2 conciliacion

En este resultado podemos ver cómo la función identifica a cada observación como un documento aparte (en este caso, cada tweet es un documento identificado en la columna ‘texto_id’). Por su parte, la columna ‘tokens’ es la columna en la que la función aísla cada token.

## Función `acep_token_table()`

Una vez que tenemos el data frame creado a partir de la función `acep_token()`, podemos utilizar la `función acep_table()` para obtener un nuevo data frame que nos proveerá la siguiente información:

- token

- frec (frecuencia que aparece ese token)

- prop (el peso que tiene ese token en el total del corpus)

Para obtener una tabla que tenga sentido, podemos utilizar en primer lugar la función `acep_clean()` para deshacernos de los stopwords, urls, menciones, hashtags, etc.

    base_limpia <- acep_clean(base)

En segunda instancia, creamos un nuevo objeto derivado de la base limpia con `acep_token()` que nos devuelve, como vimos previamente, una tabla con la información de cada token.

    tabla_tokenizada <- acep_token(base_limpia)
    head(tabla_tokenizada)

    #>   texto_id       tokens
    #> 1        1      googlea
    #> 2        1  fraternidad
    #> 3        2     protesta
    #> 4        2  fraternidad
    #> 5        2       desoye
    #> 6        2 conciliacion

Por último, aplicamos la función `acep_token_table()` a la columna ‘tokens’.

Por defecto, `acep_token_table()` nos devuelve los 10 primeros registros, es decir, las 10 palabras con mayor frecuencia.

Si quisiéramos modificar la cantidad de palabras, debemos modificar el parámetro ‘u’ =

Suponiendo que queremos obtener los 20 token de mayor frecuencia: `acep_token_table(tabla_tokenizada$token, u = 20)`

    acep_token_table(tabla_tokenizada$tokens, u = 15)

    #>           token frec       prop
    #> 1   fraternidad 1956 0.47847358
    #> 2        trenes  264 0.06457926
    #> 3          paro  217 0.05308219
    #> 4  conciliacion  184 0.04500978
    #> 5           paz  175 0.04280822
    #> 6   obligatoria  163 0.03987280
    #> 7      libertad  160 0.03913894
    #> 8      igualdad  157 0.03840509
    #> 9            si  140 0.03424658
    #> 10         amor  120 0.02935421
    #> 11    universal  120 0.02935421
    #> 12       fuerza  117 0.02862035
    #> 13       medida  107 0.02617417
    #> 14        mundo  106 0.02592955
    #> 15          ser  102 0.02495108

## Función `acep_token_plot()`

Esta función permite visualizar en un gráfico de barras, los tokens más frecuentes.

A partir del resultado de `acep_token()`, podemos obtener el gráfico con los tokens más frecuentes.

Por defecto, el resultado serán los 10 tokens más frecuentes, sin embargo, a través del parámetro “u =” podemos modificar la cantidad de tokens a visualizar.

En este ejemplo, tomamos la tabla tokenizada y le indicamos la columna “token” a visualizar.

    acep_token_plot(tabla_tokenizada$tokens, u = 15)