Análisis Exploratorio del Corpus de Entrenamiento

1. Introducción

El objetivo de este proyecto es construir un modelo de predicción de texto que pueda anticipar la siguiente palabra mientras un usuario escribe.
Este informe muestra los primeros pasos: exploración del corpus de entrenamiento, estadísticas básicas y un plan de trabajo.

El enfoque final será una aplicación Shiny que demuestre cómo funciona el algoritmo de predicción en tiempo real.

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2. Carga de los datos

Los datos provienen del corpus en inglés de blogs, noticias y Twitter.

cat("WD:", normalizePath(getwd()), "\n")

## WD: /Users/bea

data_dir <- "data"
if (!dir.exists(data_dir)) dir.create(data_dir, recursive = TRUE)


zip_candidates <- path.expand(c(
  "~/Desktop/Coursera Swiftkey.zip",
  "~/Desktop/Coursera SwiftKey.zip",
  "~/Desktop/Coursera-SwiftKey.zip"
))
zip_path <- zip_candidates[file.exists(zip_candidates)][1]

if (is.na(zip_path)) {
  stop(
    "No encontré el ZIP en el Escritorio.\n",
    "Verifica el nombre exacto o renómbralo a 'Coursera SwiftKey.zip'."
  )
}
cat("Usando ZIP:", zip_path, "\n")

## Usando ZIP: /Users/bea/Desktop/Coursera-SwiftKey.zip

unzip(zip_path, exdir = data_dir)

# Ruta típica tras descomprimir
final_base <- file.path(data_dir, "final", "en_US")
files <- c(
  blogs   = file.path(final_base, "en_US.blogs.txt"),
  news    = file.path(final_base, "en_US.news.txt"),
  twitter = file.path(final_base, "en_US.twitter.txt")
)


missing <- files[!file.exists(files)]
if (length(missing) > 0) {
  # buscar la carpeta real donde quedaron los .txt
  blogs_found <- list.files(data_dir, recursive = TRUE, full.names = TRUE,
                            pattern = "en_US\\.blogs\\.txt$")
  if (length(blogs_found) > 0) {
    final_base <- dirname(blogs_found[1])
    files <- c(
      blogs   = file.path(final_base, "en_US.blogs.txt"),
      news    = file.path(final_base, "en_US.news.txt"),
      twitter = file.path(final_base, "en_US.twitter.txt")
    )
  }
}

# Verificación final
missing <- files[!file.exists(files)]
if (length(missing) > 0) {
  stop("Faltan archivos tras descomprimir:\n- ",
       paste(basename(missing), collapse = "\n- "),
       "\nEsperados en:\n", final_base,
       "\nRevisa el contenido del ZIP o descomprime manualmente.")
}

# Carga
blogs   <- readLines(files["blogs"],   encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE)
news    <- readLines(files["news"],    encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE)
twitter <- readLines(files["twitter"], encoding = "UTF-8", skipNul = TRUE)

data_summary <- data.frame(
  Fuente = c("Blogs", "News", "Twitter"),
  Lineas = c(length(blogs), length(news), length(twitter)),
  Tamaño_MB = round(c(object.size(blogs),
                      object.size(news),
                      object.size(twitter)) / 1024^2, 2)
)
knitr::kable(data_summary, caption = "Resumen de archivos cargados")

Resumen de archivos cargados

Fuente	Lineas	Tamaño_MB
Blogs	899288	255.35
News	1010242	257.34
Twitter	2360148	318.99

3. Estadísticas básicas

library(stringi)

blog_words <- stri_count_words(blogs)
news_words <- stri_count_words(news)
twitter_words <- stri_count_words(twitter)

summary_stats <- data.frame(
  Fuente = c("Blogs", "News", "Twitter"),
  Promedio_palabras = c(mean(blog_words), mean(news_words), mean(twitter_words)),
  Máximo_palabras   = c(max(blog_words), max(news_words), max(twitter_words))
)

knitr::kable(summary_stats, caption = "Estadísticas de palabras por línea")

Estadísticas de palabras por línea

Fuente	Promedio_palabras	Máximo_palabras
Blogs	41.75109	6726
News	34.40997	1796
Twitter	12.75065	47

Visualizamos las distribuciones

4 Hallazgos iniciales

Blogs: textos largos, con frases más complejas.

News: longitud intermedia, lenguaje formal.

Twitter: mensajes cortos y con mucho ruido (hashtags, emoticonos).

Para ilustrar la frecuencia de palabras, generamos un gráfico con las más comunes en Twitter:

5. Plan para el modelo de predicción

Construir un modelo de n-gramas (secuencias de 1–4 palabras).

Utilizar técnicas de backoff para manejar combinaciones no vistas.

Reducir tamaño con pruning (descartar combinaciones muy raras).

Evaluar precisión y velocidad.

Implementar un prototipo en Shiny que permita al usuario escribir texto y recibir sugerencias en tiempo real.

6. Conclusiones

Se confirmó la correcta carga de los datos.

Se generaron estadísticas y gráficos que muestran diferencias claras entre las tres fuentes.

El corpus está listo para la construcción del modelo de predicción.