##Ejercicio 1. Definir un corpus de datos según la base base_genero_final.txt, 
##tokenizar y buscar topfeatures() del dfm.


##Ejercicio 2. RMarkdown. Producir un documento que tenga una introducción que 
# incluya palabras en negrita e itálica, así como que se encuentre incrustado el 
# cargado de la base y procesamiento del ejercicio 1, 
#y que imprima los principales 10 tokens mencionados con la función kable()


##Ejercicio 3. Definir nuevamente los tokens removiendo puntos y números 
## y usar la función kwic() para buscar las frases
#"derechos humanos" y "salud pública". Usar la columna pre como corpus y 
#tomar la columna keyword como variable de agrupamiento. 


##Ejercicio 4. En el mismo documento incrustar el código necesario para realizar 
##una nube de  palabras del procesamiento anterior, y luego incrustar sólo la
##imagen con la nube desagregando por grupos. Compilar el documento.