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ACEP 0.1.2

Correcciones (cambian resultados)

• acep_clean(): ahora remueve correctamente las stopwords acentuadas escritas en MAYÚSCULA (p. ej. “MÁS”, “SÍ”). Antes el plegado de tildes corría después de la remoción de stopwords y esas palabras quedaban sin filtrar.
• acep_count() / acep_detect(): los términos del diccionario que contienen metacaracteres de expresiones regulares ((, ), ., $, etc.) ahora se tratan como texto literal. Antes podían producir coincidencias erróneas o abortar con un error de regex. Además, acep_detect() aplica los límites de palabra (\b) de la misma forma que acep_count() cuando el término viene rodeado de espacios (antes el \b se insertaba como una “b” literal).
• acep_token_table() y acep_token_plot(): la proporción (prop) se calcula sobre el total del corpus y no sobre el subconjunto de las u palabras más frecuentes, coincidiendo con la definición documentada en la viñeta.
• acep_extract(): una entrada NA ahora devuelve NA real en lugar de la cadena literal "NA".
• acep_token(): descarta entradas NA en vez de generar filas de tokens NA.

Correcciones (sin cambios de comportamiento esperados)

• acep_token_plot(): restaura el estado gráfico par() al salir (on.exit()), cumpliendo con la política de CRAN.
• Proveedores de IA en la nube (acep_gpt(), acep_claude(), acep_gemini(), acep_together(), acep_openrouter()): se agregó el parámetro timeout (120 s por defecto) y un timeout HTTP efectivo, evitando que una conexión estancada bloquee la sesión de R indefinidamente.
• Todos los proveedores de IA comparten ahora un extractor de mensajes de error HTTP robusto (.acep_provider_http_error_message()) que no falla cuando el cuerpo de error es atómico, de texto plano (HTML 5xx) o no tiene el campo error$message (p. ej. respuestas 429/5xx).
• acep_gemini() y acep_claude(): se elimina additionalProperties de forma recursiva en los esquemas anidados (antes solo se quitaba del nivel raíz).
• acep_load_base(): maneja fallos de red/URL con tryCatch, agrega timeout y devuelve NULL de forma controlada en lugar de propagar errores crudos.
• plot.acep_result(): el gráfico de serie temporal ahora pasa los vectores correctos a acep_plot_st() (antes le pasaba un data frame y fallaba).
• acep_corpus(): valida que id tenga la misma longitud que texto y que metadata sea una lista.
• acep_upos() y acep_svo(): las validaciones de entrada ahora usan stop() en vez de devolver NULL silenciosamente.
• Los proveedores de IA en la nube comparten un helper interno (.acep_provider_post()) para construir la petición HTTP, eliminando duplicación (refactor interno, sin cambios de comportamiento).
• acep_count(): el caché de expresiones regulares ahora está acotado (máximo 1000 patrones; se vacía al alcanzarlo) para evitar crecimiento de memoria sin límite en sesiones largas con muchos diccionarios distintos.

CRAN y dependencias

• Se declara grDevices en Imports (se usaba vía :: sin declarar).
• Se eliminaron los campos redundantes Author/Maintainer del DESCRIPTION (se derivan de Authors@R).
• Se excluyen del build los artefactos vignettes/geocode_cache.json y demás archivos geocode_cache.json/Rplots.pdf (y se quitaron del repositorio).

Documentación

• Se corrigió la documentación de los datos acep_diccionarios (son URLs, no vectores de palabras), acep_rs (tipo, sw2, emojis) y acep_prompt_gpt (6 componentes, incluyendo los prompts de sistema).
• acep_gpt(): la descripción refleja todos los modelos soportados.

Tests

• Se reemplazaron los tests tautológicos y los stubs vacíos por aserciones reales y deterministas (offline), incluyendo cobertura del subsistema de pipeline (acep_corpus, pipe_*, acep_pipeline) y de las correcciones de esta versión. Las pruebas del núcleo ahora se ejecutan también en CRAN.

ACEP 0.1.1

Hotfix CRAN

• Se actualizaron ejemplos y viñetas para evitar descargas externas durante los checks de CRAN.
• Los ejemplos de acep_load_base() y acep_diccionarios que requieren internet ahora quedan marcados como no ejecutables.
• Las viñetas usan datos incluidos en el paquete o ejemplos sintéticos, reduciendo fallas por red/SSL en plataformas de CRAN.

ACEP 0.1.0

Lanzamiento

• ACEP 0.1.0 fue publicado en CRAN el 2026-05-10.
• Esta versión consolida la optimización del paquete, reduce dependencias obligatorias y deja como opcionales varias integraciones NLP/geocodificación.

Nuevas funcionalidades

• Se agregó acep_corpus(): constructor de objetos corpus para trabajar con pipelines de procesamiento de texto.
• Se agregó acep_result(): constructor de objetos resultado con métodos de impresión y resumen.
• Se agregó acep_pipeline(): pipeline completo que integra limpieza, conteo e intensidad.
• Se agregaron funciones pipeline para análisis composable:
  • pipe_clean(): limpieza de texto en pipeline
  • pipe_count(): conteo de menciones en pipeline
  • pipe_intensity(): cálculo de intensidad en pipeline
  • pipe_timeseries(): generación de series temporales en pipeline
• Se agregó acep_postag_hibrido(): etiquetado POS, lematización y extracción de entidades con spacyr.
• Se agregó acep_process_chunks(): procesamiento de textos en lotes para gestionar grandes volúmenes de datos.
• Se agregó acep_gpt_schema(): esquemas JSON predefinidos para análisis de texto con GPT.
• Se agregó acep_ollama(): interacción con modelos de lenguaje de Ollama tanto locales como cloud usando structured outputs. Permite ejecutar análisis sin costos en local y activar modelos gigantes (DeepSeek 671B, Kimi 1T, Qwen3 Coder) con una API key opcional.
• Se agregó acep_ollama_setup(): guía de instalación y configuración de Ollama.
• Se agregó acep_together(): integración con TogetherAI para acceder a modelos open source (Llama, Qwen, DeepSeek, Moonshot) con JSON mode, esquemas validados y postprocesamiento automático.
• Nuevas funciones de IA con Structured Outputs:
  • acep_claude(): interacción con modelos Anthropic Claude (Sonnet 4.5, Claude 3.5, Claude 3) usando tool calling forzado para structured outputs
  • acep_gemini(): interacción con modelos Google Gemini (2.5 y 2.0) usando responseSchema con OpenAPI 3.0. Incluye acceso gratuito limitado
  • acep_openrouter(): gateway unificado para acceder a 400+ modelos de 60+ proveedores (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Qwen, DeepSeek) con una sola API y soporte de fallback automático
• Se agregaron funciones auxiliares para gestión de caché:
  • acep_clear_regex_cache(): limpia el caché de expresiones regulares
  • acep_regex_cache_size(): consulta el tamaño del caché

Mejoras en funciones existentes

• acep_count(): se incorporó sistema de caché de expresiones regulares para mejorar rendimiento.
• acep_gpt(): se actualizó completamente para soportar Structured Outputs de OpenAI con esquemas JSON. Ahora incluye:
  • Soporte para modelos GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5, o1 y o4
  • Detección automática de parámetro correcto (max_tokens vs max_completion_tokens) según el modelo
  • Validación flexible con patrones regex para modelos futuros
  • Compatibilidad con todos los modelos que soporten Structured Outputs
• acep_clean(): renombrada desde acep_cleaning() para mayor consistencia.
• acep_ollama(): ahora detecta el tipo de endpoint (localhost o cloud), permite fijar max_tokens, usa hosts remotos con autenticación mediante OLLAMA_API_KEY y elimina la dependencia obligatoria de ollamar.
• acep_openrouter(): agrega listado actualizado de modelos GPT-5, Grok 4, DeepSeek V3/R1, Llama 4 y Mixtral, aplica fallback inteligente entre candidatos, refuerza la validación JSON y reporta el detalle de errores por intento.

Datos y recursos

• acep_bases: se reorganizó la documentación e incorpora el data frame lc_720 con 720 notas anotadas manualmente para evaluar diccionarios y extracción estructurada de eventos de protesta.

Documentación

• Se mejoró la documentación de todas las funciones nuevas y modificadas.
• Se agregaron ejemplos prácticos a todas las funciones operativas.
• Se actualizó README.Rmd con la lista completa de funciones del paquete, incluyendo las 4 nuevas funciones de IA.
• Se documentó la instalación base liviana y las dependencias opcionales para NLP/geocodificación.
• Se actualizaron todas las viñetas para usar las nuevas funciones.
• Se documentó acep_together() y las mejoras de acep_ollama()/acep_openrouter(), con ejemplos para modo cloud, fallback y JSON mode.
• Se agregó documentación completa para las funciones de IA:
  • Guías de uso con ejemplos para cada proveedor (OpenAI, Anthropic, Google, OpenRouter, TogetherAI, Ollama cloud)
  • Tabla comparativa de características entre proveedores
  • Instrucciones para configuración de API keys
  • Ejemplos de uso intercambiable entre diferentes APIs manteniendo la misma interfaz

ACEP 0.0.2.9005 (versión en desarrollo)

• Se actualizó y mejoró la función para interactuar con los modelos de OpenAI.

ACEP 0.0.3.9004 (versión en desarrollo vigente)

• Se mejoraron las funciones existentes y se creó la función acep_upos().

ACEP 0.0.3.9003 (versión en desarrollo)

• Se crearon nuevas funciones y se mejoraron las existentes.

ACEP 0.0.3.9002 (versión en desarrollo)

• Incorporamos una función para extraer palabras clave de corpus de texto en base a un diccionario.

• Se creo una nueva función para interactuar con la api de OpenAI.

ACEP 0.0.3.9001 (versión en desarrollo)

• Se mejoraron las nuevas funciones para contexto de texto y tokenización.

ACEP 0.0.21 (versión CRAN anterior)

• Se mejoraron las nuevas funciones para limpieza de texto, tokenización y detección de menciones.

ACEP 0.0.2.9000 (versión en desarrollo)

• Se mejoraron las nuevas funciones para limpieza de texto, tokenización y detección de menciones.

ACEP 0.0.2 (versión CRAN)

• Se agregaron nuevas funciones para limpieza de texto, tokenizacion y detección de menciones.

ACEP 0.0.1.9000 (versión en desarrollo)

• se agregaron nuevas funciones.
• se agregaron nuevas bases de datos.
• se agregaron nuevas descripciones.
• se agregaron nuevos ejemplos.

ACEP 0.0.1 (versión CRAN)

• Se ha añadido un archivo NEWS.md para seguir los cambios en el paquete.

These binaries (installable software) and packages are in development.
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