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\name{acep_pipeline}
\alias{acep_pipeline}
\title{Pipeline completo de análisis de conflictividad}
\usage{
acep_pipeline(texto, dic, clean = TRUE, ...)
}
\arguments{
\item{texto}{Vector de caracteres con los textos a analizar.}

\item{dic}{Vector de caracteres con las palabras del diccionario de conflictividad
(o cualquier otro diccionario temático) a buscar en los textos.}

\item{clean}{Lógico. Si `TRUE` (por defecto), aplica limpieza y normalización
al texto antes del análisis usando `acep_clean()`.}

\item{...}{Argumentos adicionales para pasar a `acep_clean()` cuando `clean = TRUE`.
Por ejemplo: `rm_stopwords = TRUE`, `rm_num = TRUE`, `tolower = TRUE`.}
}
\value{
Objeto de clase `acep_result` con tipo `"intensidad"` que contiene:
\itemize{
  \item \code{id}: Identificadores de cada texto
  \item \code{texto}: Textos analizados (limpios si `clean = TRUE`)
  \item \code{frecuencia}: Número de menciones del diccionario por texto
  \item \code{n_palabras}: Número total de palabras por texto
  \item \code{intensidad}: Índice normalizado de intensidad (frecuencia/n_palabras)
}
}
\description{
Ejecuta un flujo de trabajo completo de análisis de texto que incluye:
limpieza opcional, conteo de menciones de un diccionario, y cálculo de
intensidad. Esta función encadena automáticamente las funciones `pipe_clean()`,
`pipe_count()` y `pipe_intensity()` para facilitar análisis rápidos.
}
\examples{
\dontrun{
# Pipeline completo con limpieza
textos <- c("El SUTEBA va al paro por mejoras salariales",
            "SOIP en lucha contra despidos")
dic_conflictos <- c("paro", "lucha", "reclamo", "protesta")
resultado <- acep_pipeline(textos, dic_conflictos,
                           clean = TRUE, rm_stopwords = TRUE)
print(resultado)

# Pipeline sin limpieza
resultado <- acep_pipeline(textos, dic_conflictos, clean = FALSE)
}
}
