Suppose I have a dataset like the one below. How can I create string variables that are equal to the value labels of the columns `partido`and `comision1` in the data below?

That is the original dataset:

```
# A tibble: 10 x 3
    cues                           partido                            comision1
   <dbl>                         <dbl+lbl>                            <dbl+lbl>
 1    15                          5 [PRO]                           3 [Relaciones exteriores y culto]  
 2    48                          7 [Partido Socialista]           23 [Transportes]                    
 3    39                          2 [UCR]                           1 [Asuntos constitucionales]       
 4    37                          2 [UCR]                           9 [Previsión y seguridad social]   
 5    66                         34 [Frente Cívico-Partido Nuevo]  17 [Agricultura y ganadería]        
 6     8                         14 [Moviemiento Popular Neuquino] 24 [Economías y desarrollo integral]
 7    63                          2 [UCR]                           4 [Presupuesto y hacienda]         
 8    11                          3 [PJ]                            3 [Relaciones exteriores y culto]  
 9    59                          1 [Frente para la Victoria]      25 [Asuntos municipales]            
10     7                          2 [UCR]                           8 [Justicia] 

```

The output I desire would be something like this:

```
# A tibble: 10 x 3
    cues         partido       partido_label               comision1    comision1_label

 1    15         5               PRO                         3         Relaciones exteriores y culto  
 2    48         7           Partido Socialista              23        Transportes                    
 3    39         2                UCR                        1         Asuntos constitucionales      
 4    37         2                UCR                        9         Previsión y seguridad social   
 5    66         34        Frente Cívico-Partido Nuevo       17        Agricultura y ganadería        
 6     8         14         Moviemiento Popular Neuquino     24        Economías y desarrollo integral
 7    63         2                 UCR                       4         Presupuesto y hacienda]         
 8    11         3                 PJ                        3         Relaciones exteriores y culto  
 9    59         1            Frente para la Victoria        25        Asuntos municipales            
10     7         2                UCR                        8         Justicia 

```

And here is the code to create the original dataset:

```
45, 4, 8, 46, 14, 59, 39, 50, 19, 51, 47, 28, 40, 7, 42, 35, 
23, 65, 9, 67, 3, 32, 20, 34, 16, 26, 13, 57, 1, 11, 5, 44, 56, 
63, 62, 55, 10, 6, 27, 61, 66, 37, 36), label = "Nº de cuestionario", format.spss = "F4.0"), 
    partido = structure(c(3, 1, 34, 1, 3, 2, 5, 3, 5, 14, 2, 
    9, 1, 2, 1, 5, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 34, 1, 2, 3, 1, 2, 24, 5, 
    27, 3, 2, 3, 7, 37, 3, 13, 1, 9, 2, 34, 1, 1, 2, 2, 34, 34, 
    2, 30), label = "Partido político", format.spss = "F2.0", display_width = 16L, labels = c(`Frente para la Victoria` = 1, 
    UCR = 2, PJ = 3, `Coalición Cívica` = 4, PRO = 5, `Frente Cívico y Social de Santiago del Estero` = 6, 
    `Partido Socialista` = 7, GEN = 9, `Nuevo Encuentro` = 11, 
    `Proyecto Sur` = 13, `Moviemiento Popular Neuquino` = 14, 
    `Demócrata Mendoza` = 17, `Libres del Sur` = 19, `Renovador de Salta` = 20, 
    `Partido Federal Fueguino` = 23, `Salta Somos Todos` = 24, 
    `Demócrata Progresista` = 25, `Movimiento Popular Fuegino` = 27, 
    MIJD = 28, `Unión para Todos` = 30, `Frente Cívico-Partido Nuevo` = 34, 
    `Partido Bloquista de San Juan` = 35, `Partido de la Concertación-Forja` = 36, 
    `Unión Celeste y Blanca` = 37, `PJ Disidente` = 38, `Partido Renovador de la Concordia` = 39
    ), class = c("haven_labelled", "vctrs_vctr", "double")), 
    comision1 = structure(c(4, 5, 4, 5, 11, 1, 3, 9, 27, 24, 
    1, 1, 25, 1, 4, 4, 10, 1, 27, 4, 8, 5, 12, 7, 31, 33, 3, 
    40, 15, 46, 3, 8, 10, 14, 46, 8, 3, 24, 38, 26, 4, 31, 2, 
    3, 30, 66, 13, 17, 9, 13), label = "Comisión que Ud. integra 1", format.spss = "F2.0", display_width = 12L, labels = c(`Asuntos constitucionales` = 1, 
    `Legislación general` = 2, `Relaciones exteriores y culto` = 3, 
    `Presupuesto y hacienda` = 4, Educación = 5, `Ciencia y Tecnología` = 6, 
    Cultura = 7, Justicia = 8, `Previsión y seguridad social` = 9, 
    `Acción social y salud pública` = 10, `Familia, mujer, niñez y adolescencia` = 11, 
    `Tercera edad` = 12, `Legislación penal` = 13, `Legislación del trabajo` = 14, 
    `Defensa nacional` = 15, `Obras públicas` = 16, `Agricultura y ganadería` = 17, 
    Finanzas = 18, Industria = 19, Comercio = 20, `Energía y combustible` = 21, 
    `Comunicaciones e informática` = 22, Transportes = 23, `Economías y desarrollo integral` = 24, 
    `Asuntos municipales` = 25, `Intereses marítimos, fluviales, pesqueros y portuarios` = 26, 
    `Vivienda y ordenamiento urbano` = 27, `Peticiones, poderes y reglamento` = 28, 
    `Juicio político` = 29, `Recursos naturales y conservación del ambiente humano` = 30, 
    Turismo = 31, Economía = 32, Minería = 33, `Prevneción de adicciones y control del narcotráfico` = 34, 
    `Análisis y seguimiento de normas tributarias y previs.` = 35, 
    `Población y desarrollo humano` = 36, Deportes = 37, `Derechos humanos y garantías` = 38, 
    `Asuntos cooperativos, mutuales y de org. no gubernamentales` = 39, 
    MERCOSUR = 40, `Pequeñas y medianas empresas` = 41, `Defensa del consumidor, del usuario y de la competencia` = 42, 
    `Seguridad interior` = 43, `Libertad de expresión` = 44, 
    Discapacidad = 45, `E. de modernización del funcionamiento del parlamento` = 46, 
    `E. Mixta revisora de cuentas` = 47, `E. Administradora de la biblioteca del congreso de la Nacioón` = 48, 
    `Bicameral de fiscalización de los Org. y activ. de inteligencia` = 49, 
    `Bicameral de seguimiento de facultades delegadas el P.E.N.` = 50, 
    `E. Parlamentaria conjunta argentino-chilena Ley 23172` = 51, 
    `Bicameral asesora de la federación argentina de municipios` = 52, 
    `Bicameral de la defensoría del pueblo` = 53, `E. Seg. de los emprendimientos hidroelectricos de Yacyretá, Corpus` = 54, 
    `Paritaria Permanente Ley 24.600` = 55, `Reforma del Estado y seguimiento de las privatizaciones` = 56, 
    `Bicameral negociaciones agrícolas internacionales` = 57, 
    `Seguimiento de obras para el aprov. integral del río bermejo` = 58, 
    `Bicameral permanente de trámite legislativo. Ley 26.122` = 59, 
    `Mixta unicameral del observatorio parlamentario sobre las malvinas` = 60, 
    `Bicameral de conmemoración de los bicentenarios` = 61, `Bicameral de control de los fondos de la seguridad social` = 62, 
    `Bicameral de seguimiento y coordinación para la confección del digesto juridico` = 63, 
    `Bicameral Investigadora/P. irregularidades/decla. juradas` = 64, 
    `Ciudad de Buenos Aires` = 65, `Promoción y seguimiento de la comunicación audiovisual` = 66, 
    `Bicameral Especial Ley 26.519` = 67, `Bicameral para la Reforma del código civil y comercial` = 68, 
    `Grupo de amistad con Ecuador` = 69, `Grupo de Amistad con UNESCO` = 70, 
    `Frente Parlamentario contra el Hambre` = 71, `Grupo de amistad con Italia` = 72, 
    `Grupo de amistad con Bolivia` = 73, Inseguridad = 74, `Problema fuera de campaña` = 75, 
    `Crisis institucional` = 76, `Grupo de amistad con Perú` = 77, 
    `Grupo de amistad con Vietnam` = 78, Etnias = 79, `Grupo de amistad con Canadá` = 80, 
    `Grupo de amistad con México` = 81, `Crisis internacional del capitalismo` = 82, 
    Corrupción = 83), class = c("haven_labelled", "vctrs_vctr", 
    "double"))), row.names = c(NA, -50L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

```