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 describe una comparación de dos herramientas que se utilizan en aplicaciones de big data.  El contenido se seguir sin mayores inconvenientes y sigue un orden lógico.  No obstante, se identificaron las siguientes falencias:  - Las pruebas realizadas se hacen en base a un conjunto de datos (grafo) de tamaño reducido, contraviniendo el hecho de que se tratar de comparar herramientas que se utilizan con big data. - El caso de prueba para su solución requiere de mucho cómputo, pero no es un ejemplo de big data. Esto se infiere por el hecho de que el conjunto de datos es un grafo de 31 vértices y 82 nodos.  - En las conclusiones se afirma que se detectó que en Chile el nivel de conocimiento respecto a los problemas generados por big data es exiguo. Esto se sustenta en dos referencias, pero no hay un trabajo propio que sustente esta afirmación, como podría ser una encuesta al mercado nacional.
Output: 


Answer: negative