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: The paper describes an experience concerning the automated inspection of spectra for the Pipeline Hubble Legacy Archive Grism data.  Comments:  In the conclusions the authors say that "We have identified two classes of flawed spectra which were not picked up by the automatic classification because of their very small number of training samples. Per construction machine learning techniques can not classify such outliers." This sentence should be further explained. As Hastie, Tibshirani, and Friedman say in The Elements of Statistical Learning (see Chapter 7): "it is too difficult to give a general rule on how much training data is enough; among other things, this depends on the signal-to-noise ratio of the underlying function, and the complexity of the models being fit to the data. " So, by just saying that the number of training samples is small you do not provide enough information to decide whether machine learning techniques are adequate or not to solve a problem.  Other minor comments:  + If reference [2] has not yet been written or published it should be deleted from the paper.  The dataset may be of scientific importance.  It is mainly descriptive.
Output: 


Answer: positive