Task: Sentiment Analysis
Input (Spanish, English): RESUMEN. Este trabajo describe tres de actividades docentes en un curso electivo de la Universidad de La Serena. Desarrollar intérpretes usando la herramienta ANTLR en Android es la principal conexión de estas actividades. La primera actividad implementa un parser/interprete para una calculadora. La segunda actividad incorpora la habilidad de ordenar listas en el intérprete. La última actividad incorpora el servicio de reconocimiento de voz usando una librería de Google. De acuerdo al trabajo, el resultado de estas actividades permitió a los alumnos comprender de mejor manera los conceptos de lenguajes formales.  Evaluación General: El trabajo describe de manera muy clara como se realizaron las actividades en el curso electivo. Sin embargo, desde mi punto de vista, el trabajo presenta dos grandes debilidades:  1) La principal motivación del trabajo es que el uso de las herramientas ANTLR son útiles para los cursos de lenguajes formales. No obstante, nunca se ofrece una muestra de por qué es cierta esta afirmación, solamente se detallan como implementar los software de las actividades. Es fuertemente recomendable dar reales señales (ej. justificaciones, experimentos, etc) de por qué estas herramientas ayudan a la docencia de estos tópicos.  2) Este punto es la causa del punto anterior. No una hay motivación o problema que claramente muestre la necesidad de usar estas herramientas para un curso de lenguajes. Si los autores logran encontrar una motivación clara y medible, el punto 1) puede ser resuelto.  Finalmente, el trabajo no logra convencer con su conclusión.  Comentarios menores: 1) El trabajo excede el número de máximo exigido de páginas (9 (>8) páginas). 2) En la conclusión se afirma que con el uso de ANTLR en Android y el conocimiento de lenguajes formales se puede igualar las herramientas de Siri (Apple) & Google Now. En mi opinión, esa afirmación no es verdadera, porque para resolver las actividades usan las APIs de Google, significando que sin los productos de Google, estas actividades no pueden llevarse a cabo. En resumen, ANTLR y el conocimiento de lenguajes formales no son suficientes para construir Google Now.   3) Sería agradable usar las referencias canónicas de DSLs en cambio de las usadas en el trabajo:  @article{vanDeursen:2000:DLA:352029.352035,  author = {van Deursen, Arie and Klint, Paul and Visser, Joost},  title = {Domain-specific languages: an annotated bibliography},  journal = {SIGPLAN Not.},  issue_date = {June 2000},  volume = {35},  number = {6},  month = jun,  year = {2000},  issn = {0362-1340},  pages = {26--36},  numpages = {11},  url = {[Link]},  doi = {10.1145/352029.352035},  acmid = {352035},  publisher = {ACM},  address = {New York, NY, USA}, }  @article{Mernik:2005:DDL:1118890.1118892,  author = {Mernik, Marjan and Heering, Jan and Sloane, Anthony M.},  title = {When and how to develop domain-specific languages},  journal = {ACM Comput. Surv.},  issue_date = {December 2005},  volume = {37},  number = {4},  month = dec,  year = {2005},  issn = {0360-0300},  pages = {316--344},  numpages = {29},  url = {[Link]},  doi = {10.1145/1118890.1118892},  acmid = {1118892},  publisher = {ACM},  address = {New York, NY, USA},  keywords = {Domain-specific language, application language, domain analysis, language development system}, }  4) El texto asociado a la memoria de título no aporta mucho al trabajo. 5) Pequeños errores de ortografías deberían ser corregidos.
Output (English): negative