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 artículo trata la construcción de sistemas de recuperación de imágenes basada en el contenido (de las imágenes), CBIR. Se introduce el problema del CBIR y se presentan algunos algoritmos que permiten acelerar las búsquedas de vecinos más cercanos a un vector de entrada (correspondiente a una imagen) en el espacio de características elegido para representar las imágenes.  Se utilizan características basadas en el color, la respuesta en frecuencia y globales para cada uno de los cuadros locales en los que se divide una imagen de entrada. De esta forma se introduce información de diferentes tipos al sistema CBIR para representar las imágenes.  - El artículo no delimita claramente sus aportaciones. Parece que se aporta algo en cuanto al espacio de características en el que se representan las imágenes y también parece que aporta algo en los algoritmos y estructuras de datos necesarias para acelerar las búsquedas en espacios métricos.  - En general el artículo emplea poco espacio en explicar la aproximación propuesta a CBIR (se dan dos referencias a tesis de máster). En las conclusiones se presentan resultados experimentales, cuando claramente deberían ir en una sección anterior con los experimentos.  - En cuanto a las características visuales empleadas para representar una imagen:    Se echan en falta experimentos que permitan establecer lo que aporta cada una de las características que se plantea utilizar. Esto es, creo que es importante responder a la pregunta ¿Por qué estas y no otras? y también a la pregunta ¿Es alguna de ellas redundante y se podría dejar de utilizar? Si bien es cierto que se utiliza un procedimiento de selección de características, se echa de menos un experimento estableciendo cuál es el efecto de la selección ¿Cuánto se gana en tasa de acierto sobre la utilización del vector completo?  Parece que el espacio de características después de la selección tiene una dimensión de 3078 (sección 2.4). ¿Es así o las 3078 características se han extraído "manualmente"?  - No se entiende el experimento de comparación de sistemas CBIR (sección 2.3). ¿Qué se hace con las 100 imágenes comunes a las bases de datos? ¿Se hace la misma query en todos los sistemas y se mide la precisión y recall utilizando únicamente las 100 imágenes comunes cuando aparecen o no en la respuesta del sistema? Eso no está explicado en absoluto en el artículo.  - Cuando se da un dato como la sensibilidad y especificidad en las conclusiones, hay que decir sobre qué conjunto de datos se ha probado. Es posible hacer una prueba sobre unos datos y obtener un resultado completamente diferente sobre otros. Por tanto sensibilidad y especificidad sin referencia a los datos de los que se ha obtenido carecen de sentido.  - A este revisor le parece que un artículo sobre CBIR no debería pasar por alto desarrollos en Visión por Computadora basados en características locales (ya clásicos) como:    Sivic, J. and Zisserman, A.   Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos   Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (2003)    D. Nistér and H. Stewénius,   Scalable recognition with a vocabulary tree   Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2006)    - Algunas de las referencias, como la [10,11,13], están incompletas ¿A qué se refieren? ¿Un artículo? ¿Un sistema de ejemplo funcionando en una URL?    - El sistema funcionando en la URL que refieren los autores da fallos de ejecución cuando se intenta probar con imágenes extraídas de google images.
Output: 


Answer: neutral