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 los conceptos de minería de datos y los pasos que un proceso KDD lleva a cabo en general, y esto último lo asocia a redes sociales y en particular a Facebook presentándolos como una adaptación propia, lo cual carece de fundamento y lógica. Por ejemplo, menciona las redes sociales donde los usuarios manifiestan gustos, sentimientos y otros estados, lo cual por lo general se presentan en texto, y por el contrario no señala nada respecto al tratamiento de texto para determinar la frecuencia de palabras y con esto lograr determinar los temas de conversación de un grupo de usuarios en la red. También describe algunas técnicas de minería de datos y mezcla la minería del web, quizás tratando de combinar diferentes métodos de minería que sería lo más lógico si se quiere abarcar diferentes aspectos de las redes sociales, es decir contenidos de texto se debiera utilizar el proceso KDT y no KDD, para el manejo de asociaciones o vínculos minería de la estructura de la web, etc. En la página 9 señala que utilizó la técnica de representación icónica para visualizar resultados, sin embargo no hay evidencias de esta experimentación en todo el trabajo. Finalmente en la conclusiones habla de una guía desarrollada la cual no se explícita en ninguna parte del artículo. También se debe señalar que tiene algunos errores de redacción, repetición de artículos y palabras.
Output: 


Answer: very negative