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 muestra un estudio de aplicación de Algoritmos Genéticos para resolver un sistema de ecuaciones en imágenes ópticas de detección de tumores y seguimiento de tratamientos oncológicos.  El trabajo está bien escrito y tiene un alto nivel de detalle técnico. Sin embargo, no muestra explícitamente cuáles son sus principales contribuciones. En este sentido sería conveniente ampliar la Sección de Introducción para entregar al lector un detalle de las principales contribuciones del trabajo y además incluir en esta sección (o en una sección de Trabajo Relacionados o Estado del Arte) un mayor detalle de otros trabajos previos que estén relacionados con la propuesta de los autores.  En el ámbito de aplicación de Algoritmos Genéticos para resolución de sistemas de ecuaciones, este trabajo no presenta un aporte novedoso, ya que existen varios trabajos previos orientados a este tipo de solución. Respecto al análisis de imágenes y reconocimiento de patrones, hay trabajos previos que ya utilizan Algoritmos Genéticos para este tipo de propuestas, tales como Dourdan, 2015.  Sería conveniente haber tenido una comparativa con otros métodos de Machine Learning que se han aplicado ampliamente al reconocimiento de imágenes tales como k-means o PCA.  Menores: - En la figura 10 no se visualiza bien la serie Solución AG por la cantidad de puntos graficados. - Último párrafo de Conclusiones. " ... la ventaja de trabajar con heurísticas como el algoritmo genéticos..." debiera ser "... la ventaja de trabajar con heurísticas como los algoritmos genéticos...". - Último párrafo de Conclusiones. "... es factible que el AG de buena aproximación..." creo que se debe cambiar la redacción, no se entiende en la primera lectura. -- Referencias. Las referencias a trabajos de Pattern Recognition es antigua 1997, creo que hay referencias más actualizadas y hay mayor cantidad de trabajos donde se aplican diversas técnicas de machine learning para reconocimiento de patrones, desde supervised a unsupervised métodos.
Output: 


Answer: neutral