Definition: You are given a paper review either in Spanish or English language. Based on the given review, evaluate the paper by classifying it to one of the five classes: (1) very negative, (2) negative, (3) neutral, (4) positive, and (5) very positive. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Positive Example 1 -
Input: El artículo presenta un interesante desarrollo de un caso, como una propuesta más de metodología de inicio para la didáctica de la lógica de programación. Las conclusiones presentadas no tienen mucho fundamento en términos del logro del objetivo de inducir de esta manera el razonamiento lógico.
Output: very positive

Positive Example 2 -
Input: Paper fácil de leer y bien escrito.  Está en la línea de los trabajos de INFONOR.  Sin embargo, no queda claro cómo aplica la 'Teoría de la relevancia', es demasiado escueto en este ámbito del artículo que a mi parecer es lo más importante. Por lo que no es posible dar una opinión certera sobre el trabajo.  Se sugiere expandir la sección 2.2, en lo referente a cómo los aspectos para determinar la relevancia son utilizados o mezclados para determinar si una 'news' es relevante o no.  La herramienta elaborada es interesante como también los elementos utilizados en su desarrollo.
Output: neutral

Negative Example 1 -
Input: Unless there is a strong info sci and business IT community for the conference, and unless the paper addresses its shortcomings (which are significant) - it just doesn't measure up.
Output: positive

Negative Example 2 -
Input: El artículo presenta un interesante desarrollo de un caso, como una propuesta más de metodología de inicio para la didáctica de la lógica de programación. Las conclusiones presentadas no tienen mucho fundamento en términos del logro del objetivo de inducir de esta manera el razonamiento lógico.
Output: very negative

Now complete the following example -
Input: El trabajo presenta un metodo de detección de fracturas en imágenes de pozos.  El trabajo en general, es muy poco convincente por varias razones:  1.- Invierte MUCHO espacio en describir los fundamentos pero no comparar y/o discutir con el estado del arte. Existen MUCHOS métodos adaptivos de clasificación de imágenes, y el problema que se presenta no tiene nada diferente, salvo una aplicación diferente.  2.- No está clara la hipótesis, por lo que no se puede medir la contribución del trabajo.  3.- El metodo de detección que se describe solo define formulas matemáticas para la caracterización geométrica de las fracturas. Esto es un procedimiento bastante poco robusto y más aún, los resultados evaluando el metodo tampoco son convincentes en  métricas estándares utilizadas (accuracy, error,  ROC curve, etc).  4.- La metodología experimental es muy débil, tampoco compara el metodo con el estado del arte, ni usa métricas estándares para analizar la precision/exactitud del metodo.
Output: 


Answer: very negative