##1. Resumen ejecutivo

Este proyecto construirá un algoritmo de predicción de la siguiente palabra para textos en español/inglés usando un modelo de n-gramas con suavizado y, si el tiempo lo permite, una capa ligera basada en subpalabras. Hoy demostramos que: (1) descargamos y cargamos los datos con éxito; (2) generamos estadísticas básicas (líneas, palabras); (3) exploramos patrones con histogramas y n-gramas; y (4) presentamos un plan concreto para el algoritmo y la app Shiny que permitirá al usuario escribir y obtener sugerencias de la siguiente palabra en tiempo real.

Para un responsable no técnico: el objetivo práctico es acelerar la escritura y reducir errores proponiendo la palabra más probable según lo que la persona ya ha escrito.

##2 Datos y carga

Fuente esperada: tres archivos de texto (e.g., blogs, news, twitter).

# Ruta absoluta a la carpeta en el Escritorio
base_dir <- normalizePath("~/Desktop/final/en_US", mustWork = TRUE)

# Archivos esperados
paths <- list(
  blogs   = file.path(base_dir, "en_US.blogs.txt"),
  news    = file.path(base_dir, "en_US.news.txt"),
  twitter = file.path(base_dir, "en_US.twitter.txt")
)

# Verificación clara antes de leer
faltantes <- names(Filter(Negate(file.exists), paths))
if (length(faltantes)) {
  stop(
    "No se encontraron estos archivos en: ", base_dir, "\n - ",
    paste(sprintf("%s: %s", faltantes, unlist(paths[faltantes])), collapse = "\n - ")
  )
}

# Lectura eficiente
blogs   <- readr::read_lines(paths$blogs,   progress = FALSE)
news    <- readr::read_lines(paths$news,    progress = FALSE)
twitter <- readr::read_lines(paths$twitter, progress = FALSE)

# Resumen rápido para comprobar
lengthes <- c(blogs = length(blogs), news = length(news), twitter = length(twitter))
sizes_mb <- vapply(paths, function(p) file.info(p)$size / (1024^2), numeric(1))

list(
  ruta_base   = base_dir,
  lineas      = lengthes,
  tamanio_MB  = round(sizes_mb, 2)
)
## $ruta_base
## [1] "/Users/acidlabs/Desktop/final/en_US"
## 
## $lineas
##   blogs    news twitter 
##  899288 1010242 2360148 
## 
## $tamanio_MB
##   blogs    news twitter 
##  200.42  196.28  159.36

##3 Resúmenes básicos (líneas, palabras, tamaños)

line_count <- function(v) length(v)
word_count <- function(v) sum(stringi::stri_count_words(v))
size_mb    <- function(p) file.info(p)$size / (1024^2)

summary_tbl <- tibble::tibble(
  file   = c("blogs", "news", "twitter"),
  path   = unlist(paths, use.names = FALSE),
  lines  = c(line_count(blogs),  line_count(news),  line_count(twitter)),
  words  = c(word_count(blogs),  word_count(news),  word_count(twitter)),
  size_mb = vapply(paths, size_mb, numeric(1))
) |>
  dplyr::arrange(dplyr::desc(lines))

knitr::kable(summary_tbl, caption = "Tabla 1. Resumen de líneas, palabras y tamaño de archivos (MB).")
Tabla 1. Resumen de líneas, palabras y tamaño de archivos (MB).
file path lines words size_mb
twitter /Users/acidlabs/Desktop/final/en_US/en_US.twitter.txt 2360148 30093372 159.3641
news /Users/acidlabs/Desktop/final/en_US/en_US.news.txt 1010242 34762395 196.2775
blogs /Users/acidlabs/Desktop/final/en_US/en_US.blogs.txt 899288 37546250 200.4242 

Observaciones rápidas:

Las diferencias de tamaño y longitud influyen en el tiempo de entrenamiento.

Twitter suele tener frases más cortas, potencialmente más ruido y abreviaturas.

##4 Muestra de trabajo y limpieza mínima


``` r
sample_frac <- 0.05

sampled <- bind_rows(
  tibble(text = sample(blogs,   max(1, floor(length(blogs)   * sample_frac))), source = "blogs"),
  tibble(text = sample(news,    max(1, floor(length(news)    * sample_frac))), source = "news"),
  tibble(text = sample(twitter, max(1, floor(length(twitter) * sample_frac))), source = "twitter")
)

# Limpieza básica (no agresiva para no destruir señales)
clean_text <- sampled |>
  mutate(text = str_replace_all(text, "[\\t\\r]+", " "),
         text = str_squish(text))
clean_text |> head(3)

1 5. Tokenización y conteos de palabras

# Tokenización a palabras; quitamos stopwords solo para visualizar frecuencias
data("stop_words")
tokens <- clean_text |>
  unnest_tokens(word, text, token = "words", to_lower = TRUE) |>
  filter(!str_detect(word, "^[0-9]+$")) |>
  filter(!word %in% stop_words$word) |>
  count(word, sort = TRUE)

kable(head(tokens, 20), caption = "Top 20 palabras (sin stopwords).")
Top 20 palabras (sin stopwords).
word n
time 11260
day 8824
love 8230
people 7908
life 4553
rt 4376
home 4170
week 3918
night 3780
school 3759
game 3714
lol 3521
happy 3330
world 3291
feel 3022
city 2929
hope 2842
follow 2712
family 2688
days 2604

2 5.1. Histograma de longitudes de oración

3 6. N-gramas (bi- y tri-gramas)

Top 15 bigramas
bigram n
of the 21500
in the 20282
to the 10404
for the 10094
on the 9732
to be 8179
at the 7106
and the 6286
in a 5992
with the 5154
is a 4995
it was 4724
for a 4560
from the 4430
i was 4264
Top 15 trigramas
trigram n
NA 6117
one of the 1735
a lot of 1423
thanks for the 1189
to be a 936
going to be 913
i want to 770
out of the 733
the end of 697
it was a 693
some of the 681
as well as 679
be able to 657
part of the 602
the rest of 561

##6.1. Palabras más frecuentes por fuente ##7. Hallazgos interesantes (hasta ahora)

La distribución de longitudes de oración es razonable; no se ven colas extremas una vez filtrado el ruido.

Los n-gramas frecuentes capturan expresiones comunes; estas serán claves para predicción rápida con memoria acotada.

Las fuentes tienen perfiles distintos (e.g., twitter más coloquial). Combinarlas puede mejorar cobertura, pero exige normalización.

##8. Plan del algoritmo de predicción

Objetivo: dado un contexto (1–3 palabras anteriores), sugerir las 1–3 palabras más probables siguientes.

Enfoque base (MVP):

Modelo de n-gramas (unigramas, bigramas, trigramas).

Backoff/Interpolación (e.g., Kneser-Ney simplificado) para manejar contextos no vistos.

Suavizado para evitar probabilidades cero.

Normalización (minúsculas, limpieza leve; mantener acentos cuando sea posible).

Diccionario compacto y índices para respuesta en milisegundos.

Mejoras opcionales:

Subpalabras (caracter-gramas) para robustez con OOV (out-of-vocabulary).

Filtro de profanidad mediante lista curada.

Cache MRU de recomendaciones.

Validación:

Partición train/validation/test.

Métricas: Perplejidad y Top-k accuracy (Top-1/Top-3).

A/B en la app Shiny (latencia y tasa de clic en sugerencias).

##9. Plan de la app Shiny (prototipo)

Caja de texto donde el usuario escribe.

Sugerencias (3 botones) que se actualizan al teclear.

Métricas en vivo: latencia, acierto Top-1/Top-3 en modo demo.

Pestaña “Acerca de” con explicación breve y limitaciones.

##10. Próximos pasos

Construir tablas de n-gramas persistentes (RDS/feather) + índices.

Implementar backoff y función predict_next_word(context, k = 3).

Integrar la función de predicción en la app Shiny.

Medir perplejidad y ajustar suavizado.

##11. Reproducibilidad

Semilla fija, rutas explícitas, tamaños de muestra controlados.

Código autocontenido en este documento.