Skip to contents

Changelog

Source: NEWS.md

ACEP 0.2.0

Nuevas funcionalidades

  • Todas las funciones de IA (acep_gpt(), acep_claude(), acep_gemini(), acep_ollama(), acep_openrouter(), acep_together()) aceptan ahora un argumento system para sobreescribir la persona (prompt de sistema) del analista. Por defecto (NULL) usa la persona estándar de ACEP, así que el comportamiento previo no cambia. El esquema de salida estructurada se mantiene siempre, sin importar la persona.
    • En acep_together(), system es ortogonal a prompt_system: este último sigue controlando el modo ("json"/"texto"/personalizado) y system solo reemplaza la persona; si se pasan ambos, system tiene prioridad para la persona.
  • acep_ollama() incorpora el argumento timeout (120 s por defecto), igualando a los demás proveedores. Es aditivo: el valor por defecto coincide con el timeout fijo anterior.

Internos

Notas

  • Cambio aditivo y retrocompatible: system es el último parámetro de cada función y por defecto reproduce byte a byte el prompt de versiones anteriores (validado con tests). No se renombró ni reordenó ningún argumento.
  • La unificación del resto de argumentos específicos de cada proveedor (seed/top_k/penalties/fallback) y la normalización de la forma de retorno quedan como trabajo futuro, para no introducir cambios de comportamiento.

ACEP 0.1.2

CRAN release: 2026-06-14

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

CRAN release: 2026-05-14

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

CRAN release: 2026-05-10

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:
  • 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:

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)

CRAN release: 2022-11-05

  • 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)

CRAN release: 2022-10-30

  • 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)

CRAN release: 2022-07-18

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