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].

Example Input: This paper aims to show new deployment alternative for recommender systems. To this end, the authors use two variations CHC genetic algorithm.  - It's a good job. - It is clear and very detailed.  - There are inconsistencies in the notation should be improved. The formula (7) has a notation different from the rest of the equations. - On the same point, the figure (3) refers to "perfil", "pesos", "euclidiana" and "vecindad"; these words aren't related with the text. - I think that the results shown in graphs would be more useful if they are shown in tables.
Example Output: en

Example Input: This paper gives a theoretical motivation for tieing the word embedding and output projection matrices in RNN LMs. The argument uses an augmented loss function which spreads the output probability mass among words with close word-embedding.   I see two main drawbacks from this framework: The augmented loss function has no trainable parameters and is used for only for regularization. This is not expected to give gains with large enough datasets.  The augmented loss is heavily “engineered” to produce the desired result of parameter tying. It’s not clear what happens if you try to relax it a bit, by adding parameters, or estimating y~ in a different way.   Nevertheless the argument is very interesting, and clearly written. The simulated results indeed validate the argument, and the PTB results seem promising.  Minor comments: Section 3: Can you clarify if y~ is conditioned on the t example or on the entire history. Eq. 3.5: i is enumerated over V (not |V|)
Example Output: en

Example Input: El artículo describe los conceptos de minería de datos y los pasos que un proceso KDD lleva a cabo en general, y esto último lo asocia a redes sociales y en particular a Facebook presentándolos como una adaptación propia, lo cual carece de fundamento y lógica. Por ejemplo, menciona las redes sociales donde los usuarios manifiestan gustos, sentimientos y otros estados, lo cual por lo general se presentan en texto, y por el contrario no señala nada respecto al tratamiento de texto para determinar la frecuencia de palabras y con esto lograr determinar los temas de conversación de un grupo de usuarios en la red. También describe algunas técnicas de minería de datos y mezcla la minería del web, quizás tratando de combinar diferentes métodos de minería que sería lo más lógico si se quiere abarcar diferentes aspectos de las redes sociales, es decir contenidos de texto se debiera utilizar el proceso KDT y no KDD, para el manejo de asociaciones o vínculos minería de la estructura de la web, etc. En la página 9 señala que utilizó la técnica de representación icónica para visualizar resultados, sin embargo no hay evidencias de esta experimentación en todo el trabajo. Finalmente en la conclusiones habla de una guía desarrollada la cual no se explícita en ninguna parte del artículo. También se debe señalar que tiene algunos errores de redacción, repetición de artículos y palabras.
Example Output:
es