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.