TASK DEFINITION: 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].
PROBLEM: This paper proposes a method for generating datasets of pictures from simple building blocks, as well as corresponding logical forms and language descriptions. The goal seems to be to have a method where the complexity of pictures and corresponding desciptions can be controlled and parametrized.    - The biggest downside seems to be that the maximally achievable complexity is very limited, and way below the complexity typically faced with image-captioning and other multimodal tasks.   - The relative simplicity is also a big difference to the referenced bAbI tasks (which cover the whole qualitative spectrum of easy-to-hard reasoning tasks), whereas in the proposed method a (qualitatively) easy image reconition task can only be quantitatively made harder, by increasing the number of objects, noise etc in unnatural ways.  - This is also reflected in the experimental section. Whenever the experimental performance results are not satisfying, these cases seem like basic over/underfitting issues that may easily be tackled by restricting/extending the capacity of the networks or using more data. It is hard for me to spot any other qualitative insight.  - In the introduction it is stated that the "goal is not too achieve optimal performance" but to find out whether "architectures are able to successfully demonstrate the desired understanding" - there is a fundamental contradiction here, in that the proposed task on the one side is meant to provide a measure as to whether architectures demontrate "understanding", on the other hand the score is not supposed to be taken as meaningful/seriously.  General comments: The general approach should be made more tangible earlier (i.e. in the introction rather than in section 3)

SOLUTION: en

PROBLEM: El artículo está muy bien escrito y se lee con facilidad, teniendo básicamente características de un artículo de divulgación.  Se discuten aspectos centrados esencialmente en los problemas de recuperación de información ante el crecimiento exponencial de los datos. La propuesta realizada al final del artículo es interesante, aunque, desde mi punto de vista la inclusión del tema Big Data está dado con cierta liviandad y requiere un análisis más detallado de lo que se describe.

SOLUTION: es

PROBLEM: Se aprecia un trabajo extenso que se valora, sin embargo se observan varias inconsistencias a lo largo del trabajo.  Se observa en la página 4 figura 1 la indicación de un modelo conceptual siendo este del tipo copo de nieve, sin embargo lo correcto sería indicar que es un esquema de diseño lógico y no de diseño conceptual de DW. Además un esquema conceptual correcto no debe indicar el tipo de dato. También en este aspecto se hace referencia a una bibliografía de esquema estrella. Faltó investigación sobre modelos conceptuales para DW para evitar lo anterior.  Mucha redundancia en problemas técnicos que no deberían ser de importancia para el artículo.  Se habla de inteligencia de negocios pero en un sentido estricto si se aplica inteligencia de negocios se necesita un  analista “experto” que sea capaz de tomar decisiones con las tendencias encontradas en el estudio, lo cual no se presenta en el artículo.  Faltan referencias de trabajos relacionados, pues solo se referencian  libros. Una revisión a trabajos relacionados habría sido muy útil en el sentido de estructurar mejor el artículo.  Existen metodologías para esquematizar el proceso ETL que habrían permitido mejorar este aspecto descrito en el artículo.

SOLUTION:
es