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title: "Rendimiento de las nuevas funciones"
date: "`r Sys.Date()`"
author: "Agust\u00edn Nieto"
output: rmarkdown::html_vignette
vignette: >
  %\VignetteIndexEntry{tokenizar_con_acep}
  %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
  %\VignetteEncoding{UTF-8}
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```{r, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = FALSE,
  comment = "#>"
)
require(ACEP)
rp <- acep_load_base(acep_bases$rp_mdp)
dicc <- acep_load_base(acep_diccionarios$dicc_confl_sismos)
df <- rp[1:100, ]
```

## Funciones a comparar:

En este artículo se compara le rendimiento de las funciones nuevas en relación a al funciones anteriores en la realización de una misma tarea:

- `acep_cleaning()` vs `acep_clean()`

- `acep_count()` vs `acep_men()`

El input para la prueba de rendimiento son 100 notas de la *Revista Puerto*.

## Comparativa entre `acep_cleaning()` vs `acep_clean()`

```{r comp01, results = TRUE, warning = FALSE, message = FALSE, eval=require("tibble")}
FUN.v1 <- system.time({ acep_clean(df$nota) })

FUN.v2 <- system.time({ acep_cleaning(df$nota) })

cat("La nueva versión (acep_cleaning) procesa los datos ingresados en", FUN.v2[3], "segundos.", 
    "\nLa vieja versión (acep_clean) procesa los datos ingresados en", FUN.v1[3], "segundos.", 
    "\nLa diferencia es de", FUN.v1[3]-FUN.v2[3])
```

## Comparativa entre `acep_count()` vs `acep_men()`

```{r comp02, results = TRUE, warning = FALSE, message = FALSE, eval=require("tibble")}
FUN.v1 <- system.time({ acep_men(df$nota, dicc, tolower = FALSE) })

FUN.v2 <- system.time({ acep_count(df$nota, dicc) })

cat("La nueva versión (acep_count) procesa los datos ingresados en", FUN.v2[3], "segundos.", 
    "\nLa vieja versión (acep_men) procesa los datos ingresados en", FUN.v1[3], "segundos.", 
    "\nLa diferencia es de", FUN.v1[3]-FUN.v2[3])
```

## Resultados

Las mejoras en el rendimiento son significativas, en especial entre las dos versiones de la función de limpieza y normalización de texto.
