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

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

# Cargamos una muestra incluida en el paquete
rev_puerto <- acep_bases$lc_720

# 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_base <- c("conflicto", "conflictos", "protesta", "protestas",
                          "reclamo", "reclamos", "paro", "huelga",
                          "movilización", "manifestación")
dicc_conflictos <- unique(c(dicc_conflictos_base, 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 actores colectivos
dicc_actores <- c("trabajadores", "docentes", "sindicato", "vecinos",
                  "municipal", "gobierno")

# Creamos la variable con la frecuencia de palabras que 
# refieren a actores colectivos
rev_puerto$frec_actores <- acep_count(rev_puerto$nota, dicc_actores)

# 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 actores colectivos
rev_puerto$extract_actores <- acep_extract(rev_puerto$nota, dicc_actores)

# 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$extract_huelgas != "",]
rev_puerto_actores <- rev_puerto_huelgas[rev_puerto_huelgas$extract_actores != "",]
rev_puerto_seleccion <- rev_puerto_actores[ , c('extract_conflictos', 'extract_huelgas', 'extract_actores')]

# Imprimimos la base en consola
rev_puerto_seleccion