1. Resumen para gerencia

Objetivo del proyecto: construir una aplicación web (Shiny) que, mientras el usuario escribe, sugiera la siguiente palabra, como lo hace el teclado de un teléfono.

Qué se hizo hasta ahora: se descargaron y cargaron con éxito los textos en inglés de tres fuentes (blogs, noticias y Twitter), se midió su tamaño y se identificaron las palabras y combinaciones de palabras más frecuentes.

Conclusión principal: los datos son abundantes (más de 4 millones de textos) y suficientes para entrenar un predictor. Un vocabulario relativamente pequeño cubre la gran mayoría de lo que la gente escribe, así que un modelo compacto y rápido es viable.

2. Datos descargados y cargados

Los datos provienen del corpus de SwiftKey (inglés, alemán, finés y ruso). Este informe analiza el inglés (en_US), con tres archivos de texto: blogs, noticias y Twitter.

3. Estadísticas básicas de los tres archivos

Fuente Tamaño (MB) Líneas Palabras Palabras por línea (promedio) Línea más larga (caracteres)
Blogs 200,4 899.288 37.334.131 41,5 40.833
Noticias 196,3 1.010.206 34.371.031 34,0 11.384
Twitter 159,4 2.360.148 30.373.583 12,9 140
Total 556,1 4.269.642 102.078.745 23,9 40.833

Lectura rápida: Twitter tiene la mayor cantidad de líneas pero muy cortas (límite de caracteres); blogs y noticias tienen menos líneas, más largas y con vocabulario más variado.

4. Cómo son los textos: histogramas de longitud

Twitter se concentra en mensajes de pocas palabras; blogs y noticias muestran una cola larga de textos extensos. Un puñado de líneas es extremadamente largo (más de 40 mil caracteres en blogs): son casos aislados que conviene limitar al entrenar.

5. Palabras y combinaciones más frecuentes

Para acelerar el análisis se usó una muestra aleatoria del 10 % de cada fuente, en minúsculas y sin signos de puntuación ni números.

6. ¿Cuántas palabras hacen falta?

En la muestra hay 172.999 palabras distintas, pero:

  • solo 142 palabras cubren el 50 % de todo lo escrito,
  • 7.244 cubren el 90 %,
  • 17.040 cubren el 95 %.

7. Hallazgos interesantes

  1. Pocas palabras hacen casi todo el trabajo. Las palabras comunes (the, to, and, a, of) dominan; la mayoría del vocabulario son palabras raras que aparecen una sola vez.
  2. El estilo cambia según la fuente. Twitter es corto e informal; noticias y blogs son más formales y largos. Conviene mezclar las tres fuentes.
  3. Las combinaciones repetidas son muy predecibles (por ejemplo of the, in the), lo que favorece un modelo basado en secuencias de palabras.
  4. Hay ruido que limpiar: líneas gigantes, caracteres extraños y lenguaje ofensivo que no debería sugerirse.

8. Plan para el algoritmo y la aplicación Shiny

Etapa Qué haremos Resultado esperado
Limpieza Minúsculas, quitar números y símbolos, filtrar lenguaje ofensivo, limitar líneas extremas Texto uniforme y seguro
Modelo Tablas de frecuencia de 1, 2, 3 y 4 palabras (n-gramas) con backoff: si no hay datos para 4 palabras, usar 3, luego 2, luego 1 Predictor de la siguiente palabra
Eficiencia Conservar solo las combinaciones más frecuentes y las palabras que cubren ~90–95 % del texto Modelo liviano y rápido en la nube
Evaluación Medir el acierto sobre un conjunto de prueba separado (top-1 y top-3) y el tiempo de respuesta Equilibrio entre precisión y velocidad
Aplicación Shiny Caja de texto donde el usuario escribe y ve hasta 3 sugerencias de siguiente palabra App publicada con una breve presentación

Comentarios que nos gustaría recibir: ¿es suficiente sugerir 3 palabras? ¿Se prefiere priorizar velocidad o precisión? ¿Conviene incluir los otros idiomas del corpus?

Informe reproducible: el código R está incluido en el archivo informe-hitos.Rmd.