Lots-of-LoRAs/task265_paper_reviews_language_identification huggingface dataset:
Definition: In this task, you are given a paper review. Based on the review, your job is to identify language and generate "en" if the review is in English or generate "es" if the review is in Spanish. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Positive Example 1 -
Input: Este artículo no es un artículo de investigación, ya que sólo muestra cómo programar un robot mediante la herramienta de lógica difusa. Este tema ya ha sido propuesto como solución en navegación de robots.
Output: es

Positive Example 2 -
Input: I don't think the work reported in this paper is suitable for the SCCC conference. The author should consider reporting this experience on a conference more focused on practice in computer engineering than in CS reserarch. The material presented in the paper could be of interest for practicioners working with Oracle, namely a particular product.
Output: en

Negative Example 1 -
Input: Este artículo no es un artículo de investigación, ya que sólo muestra cómo programar un robot mediante la herramienta de lógica difusa. Este tema ya ha sido propuesto como solución en navegación de robots.
Output: en

Negative Example 2 -
Input: I don't think the work reported in this paper is suitable for the SCCC conference. The author should consider reporting this experience on a conference more focused on practice in computer engineering than in CS reserarch. The material presented in the paper could be of interest for practicioners working with Oracle, namely a particular product.
Output: es

Now complete the following example -
Input: Este artículo propone un conjunto de medidas de cuantificación basadas en la triangulación de Delaunay de características de las huellas dactilares como principios para un esquema de indexación.  El trabajo se expone mayoritariamente claro y las propuestas y resultados son interesantes para el congreso. Cabe hacer notar los siguientes aspectos negativos o que no quedan claros en el trabajo:  - Cuidado con mezclar títulos en inglés y contenido en español (revisar) - Revisar la redacción de la conclusión   "siendo esta casa vez menor a medida" - De los resultados mostrados, sólo la tabla 2 realiza presenta un resultado comparativo con otras soluciones, por lo que otros gráficos deberían también incluirse en forma "comparativa" - No queda claro la eficiencia de la propuesta ni el tamaño de la bd, más bien parece pequeña en relación a la cantidad de huellas que se espera que un sistema real maneje. Esto dificulta el apreciar y encontrar justificación a los 45 segundos presentados cuando el sistema se "estabiliza" - Se echa de menos que ante la definición de cualquier tipo de índice, no haya un desarrollo más elaborado de la complejidad computacional, estructura de datos y ambiente de pruebas utilizado para tomar los tiempos.
Output: 

 es
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Positive Example 1 -
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Positive Example 2 -
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Negative Example 1 -
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Negative Example 2 -
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Input: El articulo presenta un análisis sobre diagnósticos médicos (practice fusion) a través de un proceso de Inteligencia de Negocios (ETL - Datawarehouse - OLAP - KPI's) bien realizado. A diferencia del otro artículo de similares características de la UNAP, aquí queda claro que se trata de datos abiertos que han sido considerados para realizar el proceso de IN. Sin embargo, a diferencia del otro artículo, aquí las conclusiones están menos trabajadas y los resultados son menos claros, también el proceso ETL está más oculto y sólo se presenta a nivel de JOBS.
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 es
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Input: Este es un trabajo interesante, donde el autor quiere mostrar a las Honeynets como medida de seguridad alternativa, para aprendizaje del  modo de operar de intrusos y así crear nuevas formas de protección.  Observaciones:  - El nombre del único autor debe estar centralizado en el artículo. - Palabras y figuras en inglés. El artículo está en español. - Las referencias están inadecuadas: hay  un único artículo citado y con referencia incompleta. Mejorar la revisión bibliográfica, citando artículos y libros  actuales.
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Input: Artículo enfocado en las técnicas de educción de requisitos. Como comentario general, en las frases del tipo sujeto+verbo, no es necesario poner una coma después del sujeto (por ej., en la sección de introducción "la educación de requisitos de software, es aquella ...", en la de background "la ingeniería del software, es una disciplina .."). Respecto a la Tabla 2, sería conveniente que los autores pusieran las filas de la tabla en el mismo orden en que los enumeran. Un par de cuestiones me surgen: ¿Cómo se construye la situación contextual de un proyecto? (candado) Aunque me imagino que será un proceso similar, ¿Cómo se construye el perfil de adecuación de las técnicas? (llave) Consiste en poner el gráfico de la técnica por dimensión en forma plana? Si pudieran aclarar con alguna frase. Por ejemplo, indicar que las dimensiones tienen un número (indicadlo en la Tabla 4 por ejemplo), para luego ver claramente los gráficos de la Figura 4. Lo mismo para los factores y la Figura 3.
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Now complete the following example -
Input: The paper introduces a general method for improving NLP tasks using embeddings from language models. Context independent word representations have been very useful, and this paper proposes a nice extension by using context-dependent word representations obtained from the hidden states of neural language models. They show significant improvements in tagging and chunking tasks from including embeddings from large language models. There is also interesting analysis which answers several natural questions.  Overall this is a very good paper, but I have several suggestions: - Too many experiments are carried out on the test set. Please change Tables 5 and 6 to use development data - It would be really nice to see results on some more tasks - NER tagging and chunking don't have many interesting long range dependencies, and the language model might really help in those cases. I'd love to see results on SRL or CCG supertagging. - The paper claims that using a task specific RNN is necessary because a CRF on top of language model embeddings performs poorly. It wasn't clear to me if they were backpropagating into the language model in this experiment - but if not, it certainly seems like there is potential for that to make a task specific RNN unnecessary.
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Input: Hay importantes aportes, la combinación de procesamiento Digital de imágenes en geología y específicamente en la identificación de de Fracturas en Imágenes de Pozos es un aporte novedoso (en mi opinión).  Un aporte fundamental al trabajo tiene que ver con el la propuesta del método automático de identificación de líneas base y parametrización de fracturas, basado en técnicas de procesamiento de imágenes y un proceso de votación implementado por medio de la transformada de Hough.  en el archivo adjunto se incluyen más observaciones.
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Now complete the following example -
Input: - Overview:  The paper proposes a new model for training sense embeddings grounded in a lexical-semantic resource (in this case WordNet). There is no direct evaluation that the learned sense vectors are meaningful; instead, the sense vectors are combined back into word embeddings, which are evaluated in a downstream task: PP attachment prediction.  - Strengths:  PP attachment results seem solid.  - Weaknesses:  Whether the sense embeddings are meaningful remains uninvestigated.   The probabilistic model has some details that are hard to understand. Are the \lambda_w_i hyperparameters or trained? Where does “rank” come from, is this taken from the sense ranks in WordNet?  Related work: the idea of expressing embeddings of words as a convex combination of sense embeddings has been proposed a number of times previously. For instance, Johansson and Nieto Piña “Embedding a semantic network in a word space” (NAACL, 2015) decomposed word embeddings into ontology-grounded sense embeddings based on this idea. Also in unsupervised sense vector training this idea has been used, for instance by Arora et al “Linear Algebraic Structure of Word Senses, with Applications to Polysemy”.  Minor comments:  no need to define types and tokens, this is standard terminology  why is the first \lamba_w_i in equation 4 needed if the probability is unnormalized?  - General Discussion:
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Input: Es un buen artículo, y los autores son investigadores con bastante experiencia en el tema. Se recomienda su aceptación en su forma actual.
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Input: I don't think the work reported in this paper is suitable for the SCCC conference. The author should consider reporting this experience on a conference more focused on practice in computer engineering than in CS reserarch. The material presented in the paper could be of interest for practicioners working with Oracle, namely a particular product.
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Input: El documento describe una forma de aplicar técnicas actuales de ingeniería informática al problema de líneas de productos de software. El documento está bien explicado, pero se considera necesario profundizar en los resultados y la evaluación. El trabajo descrito es interesante ya que aplica Algoritmos Genéticos a un problema concreto, pero carece de  impacto innovador en el dominio. Se recomienda revisar la redacción (en general) del documento.
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Positive Example 2 -
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Negative Example 1 -
Input: Este artículo no es un artículo de investigación, ya que sólo muestra cómo programar un robot mediante la herramienta de lógica difusa. Este tema ya ha sido propuesto como solución en navegación de robots.
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Negative Example 2 -
Input: I don't think the work reported in this paper is suitable for the SCCC conference. The author should consider reporting this experience on a conference more focused on practice in computer engineering than in CS reserarch. The material presented in the paper could be of interest for practicioners working with Oracle, namely a particular product.
Output: es

Now complete the following example -
Input: Thank you for an interesting read.  Given the huge interest in generative modelling nowadays, this paper is very timely and does provide very clear connections between methods that don't use maximum likelihood for training. It made a very useful observation that the generative and the discriminative loss do **not** need to be coupled with each other. I think this paper in summary provides some very useful insights to the practitioners on how to select the objective function to train the implicit generative model.  The only reason that I decided to hold back my strong acceptance recommendation is that I don't understand the acceptance criteria of ICLR. First this paper has the style very similar to the Sugiyama et al. papers that are cited (e.g. presenting in different perspectives that were all covered in those papers but in a different context), making me unsure about how to evaluate the novelty. Second this paper has no experiment nor mathematical theorem, and I'm not exactly sure what kinds of contributions the ICLR committee is looking for.
Output: 

 en