Un palíndromo es una palabra que se puede leer o escribir al revés y al derecho. En Chile sólo hay 1 comuna con un nombre que tenga esta característica, pero sí existen 7 localidades palindrómicas! Hagamos una función que evalúa si una palabra es palíndromo o no.
La generación aumentada por recuperación o RAG, por sus siglas en inglés (retrieval-augmented generation) es un proceso por medio del cual puedes aumentar o complementar el conocimiento de una inteligencia artificial para que responda basándose en el contenido de textos y documentos que tú elijas. En esta publicación veremos por qué es necesario usar RAG, cómo crear un sistema de RAG con tus propios documentos, y cómo entregarle el sistema a una IA para mejorar sus conocimientos a la hora de responder.
Podemos usar la IA para transformar textos de cualquier tipo en datos estructurados. Esto significa que puedes convertir entrevistas, reseñas, opiniones, correos, noticias y más en bases de datos con la información que necesitas debidamente ordenada en filas y columnas. En ese tutorial usaremos modelos de lenguaje para extraer datos estructurados a partir de noticias reales.
Una tarea común en al trabajar con datos (y también en la computación en general) es necesitar renombrar muchos archivos. Podemos usar R para automatizar este tipo de tareas repetitivas; un ejemplo de que R no es sólo un lenguaje para análisis de datos.
En un post anterior vimos cómo usar R para producir textos basados en datos. En este post veremos cómo usar un modelo de lenguaje (LLM) o IA para interpretar datos directamente desde R, pero también usaremos la IA para generar código de R y reutilizarlo. Moraleja: es mejor pedirle código a la IA que pedirle respuestas y arriesgarte a errores o alucinaciones!
Luego de explorar o procesar un conjunto de datos, toca presentar los resultados. Si bien esto nos hace pensar en gráficos, tablas o reportes, el texto también es una forma de comunicar resultados que puede ser optimizada mediante la programación. En este tutorial veremos cómo redactar textos a partir de datos, incluso redactar párrafos complejos que describan la información de múltiples observaciones, usando los resultados oficiales de las preguntas de género del Censo 2024.
Cuando desarrollamos reportes, gráficos o aplicaciones en R, necesitamos hacer que nuestros textos se adapten a los datos que estamos analizando. En este post veremos cómo hacer que el texto se adapte según las cantidades para redactar palabras en singular o plural.
En este post veremos cómo mejorar visualizaciones de datos a las que queremos agregarle texto que identifique las observaciones, aún cuando las observaciones son demasiadas como para etiquetarlas a todas. Usaremos el
paquete de R {ggrepel} para etiquetar puntos en un gráfico con textos que se repelen entre sí de forma automática.
Los datos que vienen como texto suelen necesitar una limpieza previa, y adicionalmente un procesamiento para poder aprovecharlos mejor. En este tutorial usamos el paquete {stringr} para limpiar y ordenar unos datos de texto.
Amamos el castellano, con sus tildes y eñes, y nos encanta que R no tenga problemas para usar estos símbolos en cualquier parte del lenguaje. Pero hay veces en las que necesitamos deshacernos de estos símbolos especiales, como tildes, eñes, e incluso mayúsculas. En este post te muestro varias opciones de limpieza de texto con R.
Aprende a generar un texto que redacte un vector de palabras sueltas en una oración separada por comas y con el separador y al final; por ejemplo: ’uno, dos y tres’. Útil para escribir programáticamente títulos, subtítulos y textos para reportes.
Algunos de los paquetes y funciones que uso frecuentemente al momento de limpiar datos en R.