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].

Ex Input:
- El artículo describe varios enfoques para elaborar requisitos, y aplica uno de ellos (GAIA) a la construcción de sistemas multi-agentes (MAS).  - La Introducción es larguísima y cubre muchos temas; debería ser dividida en varias secciones, y dejar en Introducción sólo el contexto general y descripción del resto del artículo. - No hay un ejemplo para ilustrar la técnica, que es descrita en 1,5 páginas, siendo lo esencial de la contribución. - No hay validación de tipo alguno.

Ex Output:
es


Ex Input:
El artículo trata de un proceso de data mining orientado a describir agrupamientos para el análisis de lavados de activos en el rubro bancario. Utiliza como referencia metodológica el proceso CRISP-DM y lo sigue con cierta dedicación.  En cuanto al fondo: detalla demasiados aspectos que guardan relación con la parte descriptiva del tema financiero y del banco en particular donde se circunscribe el desarrollo del trabajo. También enfatiza la obtención de la vista minable que está bien, pero descuida la generación del modelo data mining, específicamente no muestra el modelo de clustering, tampoco los niveles de cobertura y confianza en cada regala de cada clúster, no realiza un análisis estadístico acerca de los patrones y tampoco se observa un validación del modelo y patrones obtenidos. Esto último es la mayor debilidad del trabajo.  En referencia a la forma: hay muchos errores de ortografía y redacción, excesivo el largo de algunos párrafos y redacción de algunos tópicos que se debieran resumir, también redacta en cuarta persona y en algunas partes en tiempo futuro, debiera estandarizar la redacción a 3era persona y tiempo presente, salvo en las conclusiones que puede ocupar tiempo pasado. Excede el nro. de páginas establecidas como máximo. Finalmente, presenta poca bibliografía (sólo 4) y además no las referencias en ningún lado.  Es un artículo que puede ser aceptado pero requiere un re-ordenamiento profundo en cuanto a la forma, y fundamentalmente en relación al modelo de data mining, su análisis y exhaustiva evaluación, así como sus resultados.

Ex Output:
es


Ex Input:
Here is a summary of the reviews:    Strengths  Experiments are done on state-of-the-art networks, on a real speech recognition problem (R3, R1)  Networks themselves are of a very large size (R3)  Computational gains are substantial (R3, R4)  Paper is clear (R1)    Weaknesses  Experiments are all done on a private dataset (R3)  No comparison to other pruning approaches (e.g. Han et al.) (R3); AC notes that reviewers added new results which compare to an existing pruning method  No comparison to distillation techniques (R1)  Paper doesn't present much novelty in terms of ideas (R3)    The AC encouraged feedback from the reviewers following author rebuttal and paper improvements. Reviewers stated that the improvements made to the paper made it publishable but was still closer to the threshold. R1 who had originally rated the paper 3: a "clear reject" updated the score to 6 (just above acceptance).    Considering the reviews and discussions, the AC thinks that this paper is a poster accept. There are no serious flaws, the improvements made to the paper during the discussion paper have satisfied the reviewers, and this is an important topic with practical benefits; evaluated on a real large-scale problem.

Ex Output:

en