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].

- Una revisión interesante de la literatura - La propuesta de Taxonomía presentada  - El Caso de Estudio está tratado de manera muy débil. Además, los resultados no son expresados de una manera más rigurosa (por ejemplo, con porcentajes o gráficos). - De acuerdo a formato, poner como mínimo 5 palabras clave. - Debe cumplir con formato exigido, por ejemplo, no debe usar “et al” ni en el texto ni en las referencias, debe dejar espacios entre párrafos, etc. - La referencia 10 ¿es una tesis o un informe técnico? - Sugiero cambiar color de letra de Figura 2 para mayor legibilidad. - La Figura 2, ¿es realmente la Figura 1? - El texto en azul ¿es figura o tabla? (no aparece su identificación) - Indica que el listado de la Tabla 3 corresponde a “cada uno” de los niveles descritos, pero en la Tabla 3 no aparece el tercer nivel y debe decir Figura 3 y no Tabla 3 - En Figura 3 respectiva, debe cambiar “D. Selección de Proveedores” por “F. Selección de Proveedores”. También debe cambiar “E. Establecimiento del acuerdo” por “G. Establecimiento del contrato”. - Debe utilizar la palabra “requisito” o “requerimiento” pero no ambas. - En “C. Procedimientos de verificación” debe cambiar “2. Entorno de validación” por “2. Entorno de verificación” y “3. Procedimiento y criterios de validación” por “3. Procedimiento y criterios de verificación” - Cambiar en referencia 24 “Standarization” por “Standardization”
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El trabajo muestra el trabajo desarrollado para la construcción de una aplicación Web orientada a una interfaz móvil (tablet). La descripción del trabajo desarrollado no es detallada y deja muchas dudas sobre su implementación.   Problemas de fondo encontrados:  - Se describe la metodología RUP y BPM, sin embargo, no se detalle la razón de ello y el aporte asociado al trabajo más allá de las 2 figuras mostradas. - Se menciona la utilización de GPS para registro/tracking de mascotas, pero no se entregan detalles técnicos de la solución propuesta. Esto hace dudar de la propuesta realizada. - No se realiza el análisis de la calidad de interface humano-computador, por lo menos debería incluir una encuesta de usabilidad. - Se menciona la utilización del lenguaje PHP y MySQL como base de datos, sin embargo, no se dan detalles de la implementación utilizada (Patrones, SQL, ORM, etc). - No muestra evidencias de la implementación de la aplicación: diagrama de clases, diagrama de base de datos, contratos, patrones utilizados (DAO, Active Record, etc.).   Problemas de forma identificados en el trabajo:  - Las capturas de pantalla no son claros y pierden mucho espacio al utilizar como marco la interface de un tablet. - La figura 7 se encuentra sobrepuesta sobre texto, el cual es ilegible. - La figura 11 hace referencia a la aplicación Google Maps y no se ve clara la asociación con la aplicación.
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The paper describes an MT training data selection approach that scores and ranks general-domain sentences using a CNN classifier. Comparison to prior work using continuous or n-gram based language models is well done, even though  it is not clear of the paper also compared against bilingual data selection (e.g. sum of difference of cross-entropies). The motivation to use a CNN instead of an RNN/LSTM was first unclear to me, but it is a strength of the paper to argue that certain sections of a text/sentence are more important than others and this is achieved by a CNN. However, the paper does not experimentally show whether a BOW or SEQ (or the combination of both( representation is more important and why. The textual description of the CNN (one-hot or semi-supervised using pre-trained embeddings)  is clear, detailed, and points out the important aspects. However, a picture of the layers showing how inputs are combined would be worth a thousand words.  The paper is overall well written, but some parentheses for citations are not necessary (\citet vs. \citep) (e.g line 385).  Experiments and evaluation support the claims of the paper, but I am a little bit concerned about the method of determining the number of selected in-domain sentences (line 443) based on a separate validation set: - What validation data is used here? It is also not clear on what data hyperparameters of the CNN models are chosen. How sensitive are the models to this? - Table 2 should really compare scores of different approaches with the same number of sentences selected. As Figure 1 shows, the approach of the paper still seems to outperform the baselines in this case.   Other comments: - I would be interested in an experiment that compares the technique of the paper against baselines when more in-domain data is available, not just the development set. - The results or discussion section could feature some example sentences selected by the different methods to support the claims made in section 5.4. - In regards to the argument of abstracting away from surface forms in 5.4: Another baseline to compare against could have been the work of Axelrod, 2015, who replace some words with POS tags to reduce LM data sparsity to see whether the word2vec embeddings provide an additional advantage over this. - Using the sum of source and target classification scores is very similar to source & target Lewis-Moore LM data selection: sum of difference of cross-entropies. A reference to this work around line 435 would be reasonable.  Finally, I wonder if you could learn weights for the sum of both source & target classification scores by extending the CNN model to the bilingual/parallel setting.

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