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\name{pipe_count}
\alias{pipe_count}
\title{Conteo de menciones en pipeline}
\usage{
pipe_count(corpus, dic, ...)
}
\arguments{
\item{corpus}{Objeto `acep_corpus`. Debe ser un corpus válido creado con
`acep_corpus()` o resultado de `pipe_clean()`.}

\item{dic}{Vector de caracteres con las palabras del diccionario a buscar.}

\item{...}{Argumentos adicionales (actualmente no utilizados, reservado para
futuras extensiones).}
}
\value{
Objeto `acep_result` con tipo `"frecuencia"` que contiene un data frame con:
  `id`, `texto` y `frecuencia` de menciones por texto.
}
\description{
Cuenta las menciones de palabras de un diccionario dentro de un flujo pipeline.
Esta función extrae los textos de un `acep_corpus` (procesados o originales)
y aplica `acep_count()` para detectar ocurrencias del diccionario.
}
\examples{
# Contar menciones en corpus
textos <- c("El SUTEBA va al paro", "SOIP en lucha y paro")
corpus <- acep_corpus(textos)
diccionario <- c("paro", "lucha", "protesta")
resultado <- pipe_count(corpus, diccionario)
print(resultado)
}
