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 de un proceso de data mining orientado a describir agrupamientos para el análisis de lavados de activos en el rubro bancario. Utiliza como referencia metodológica el proceso CRISP-DM y lo sigue con cierta dedicación.  En cuanto al fondo: detalla demasiados aspectos que guardan relación con la parte descriptiva del tema financiero y del banco en particular donde se circunscribe el desarrollo del trabajo. También enfatiza la obtención de la vista minable que está bien, pero descuida la generación del modelo data mining, específicamente no muestra el modelo de clustering, tampoco los niveles de cobertura y confianza en cada regala de cada clúster, no realiza un análisis estadístico acerca de los patrones y tampoco se observa un validación del modelo y patrones obtenidos. Esto último es la mayor debilidad del trabajo.  En referencia a la forma: hay muchos errores de ortografía y redacción, excesivo el largo de algunos párrafos y redacción de algunos tópicos que se debieran resumir, también redacta en cuarta persona y en algunas partes en tiempo futuro, debiera estandarizar la redacción a 3era persona y tiempo presente, salvo en las conclusiones que puede ocupar tiempo pasado. Excede el nro. de páginas establecidas como máximo. Finalmente, presenta poca bibliografía (sólo 4) y además no las referencias en ningún lado.  Es un artículo que puede ser aceptado pero requiere un re-ordenamiento profundo en cuanto a la forma, y fundamentalmente en relación al modelo de data mining, su análisis y exhaustiva evaluación, así como sus resultados.
Output: 


Answer: positive