instruction:
In this task, you are given a paper review. Based on the review, your job is to identify language and generate "en" if the review is in English or generate "es" if the review is in Spanish. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].
question:
RESUMEN:  El trabajo se presenta y describa la aplicación de una red social para noticias (4x4News), donde las noticias más relevantes estarán presentes (entre otras características). Esta aplicación se caracteriza por una pantalla divida en una matriz de 16x16, donde cada celda  es una noticia.   EVALUACIÓN GENERAL:  El trabajo está bien escrito y sigue un formato (casi) completamente adecuado para INFONOR. La aplicación suena interesante y potencialmente útil como un add-on para redes sociales ya comúnmente usadas (ej. Facebook).  Hay varios puntos independientes que considero que son importantes de resolver:  1) Si bien es un trabajo de ingeniería interesante, no puedo ver cuál es el aporte/contribución desde el punto científico ¿Qué se puede re-utilizar de este trabajo para un futuro trabajo científico?  2) Dado que ustedes ofrecen una aplicación, creo que es fundamental un link para (com)probar esta aplicación.  3) En mi opinión, el sitio Web [Link] se aproxima a lo propuesto por este trabajo. Estó es así, porque terra permite registro de usuarios (perfiles), comentar noticias, valorar noticias, y configurar el sitio Web para mostrar las noticias que un usuario desea.  4) Este podría ser un detalle menor, pienso que el uso de redes sociales se podría usar para algo más que solamente mostrar la noticia más importante (ej. mostrar una especie de tracking (social) de una(s) noticia(s) similar).  DETALLES MENORES:  - Al final de la introducción, el uso de BOLD no es recomendado. - “Los titulares no realizan un buen análisis”. ¿Qué es un “buen” análisis?. Durante el trabajo, se observa varios adjetivos usados de manera ambiguas y que son innecesarios (ej. “complejo proceso” en la sección 2.1). - Dentro de la sección 2: “Desarrollo”, se encuentra el trabajo relacionado (sección 2.1). Esta sección debería ser re-estructurada. - Las citas del tipo “X, y otros, AÑO” (ej. sección 2.2 “Wilson, y otros, 2014”), creo que están incorrectas. Deberían usar “et al”. - Sección 2.2, ¿la coincidencia de palabras es suficiente para decir que dos noticias son similares? Creo que un análsis más profundo es un necesario. - Explicar un poco más el concepto “bundles”. - En las referencias se usan números [1], pero en el texto no usa números. Recomiendo seguir el formato de INFONOR.
answer:
es


question:
The paper presents a general approach to modeling for natural language understanding problems with two distinct textual inputs (such as a question and a source text) that can be aligned in some way. In the approach, soft attention is first used to derive alignments between the tokens of the two texts, then a comparison function uses the resulting alignments (represented as pairs of attention queries and attention results) to derive a representations that are aggregated by CNN into a single vector from which an output can be computed. The paper both presents this as an overall modeling strategy that can be made to work quite well, and offers a detailed empirical analysis of the comparison component of the model.  This work is timely. Language understanding problems of this kind are a major open issue in NLP, and are just at the threshold of being addressable with representation learning methods. The work presents a general approach which is straightforward and reasonable, and shows that it can yield good results. The work borders on incremental (relative to their earlier work or that of Parikh et al.), but it contributes in enough substantial ways that I'd strongly recommend acceptance.  Detail:  - The model, at least as implemented for the problems with longer sequences (everything but SNLI), is not sensitive to word order. It is empirically competitive, but this insensitivity places a strong upper bound on its performance. The paper does make this clear, but it seems salient enough to warrant a brief mention in the introduction or discussion sections. - If I understand correctly, your attention strategy is based more closely on the general/bilinear strategy of Luong et al. '15 than it is on the earlier Bahdanau work. You should probably cite the former (or some other more directly relevant reference for that strategy). - Since the NTN risks overfitting because of its large number of parameters, did you try using a version with input dimension l and a smaller output dimension m (so an l*l*m tensor)? - You should probably note that SubMultNN looks a lot like the strategy for *sentence*-level matching in the Lili Mou paper you cite. - Is there a reason you use the same parameters for preprocessing the question and answer in (1)? These could require different things to be weighted highly.
answer:
en


question:
Este paper, según los revisores, no contempla directamente una contribución científica, sin embargo la experiencia y el tema tratado son interesantes de presentar en el congreso.  A pesar de que no puede ser presentado como paper regular en el congreso, ser recomienda aceptar el artículo para su presentación en el workshop de educación de Infonor 2013.
answer:

es