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: - Strengths: The approach described in the manuscript outperformed the previous approaches and achieved the state-of-the-art result.  Regarding data, the method used the combination of market and text data.  The approach used word embeddings to define the weight of each lexicon term by extending it to the similar terms in the document.  - Weaknesses: Deep-learning based methods were known to be able to achieve relatively good performances without much feature engineering in sentimental analysis. More literature search is needed to compare with the related works would be better.  The approach generally improved performance by feature-based methods without much novelty in model or proposal of new features.  - General Discussion: The manuscript described an approach in sentimental analysis. The method used a relatively new method of using word embeddings to define the weight of each lexicon term. However, the novelty is not significant enough.

SOLUTION: en

PROBLEM: Resumen: Este artículo analiza un conjunto de estudios con el objetivo de conocer que piensan los investigadores sobre la técnica de educación más adecuada.  Evaluación: El trabajo tiene una estructura de un paper y la propuesta se ve interesante. Sin embargo,  - Aunque el trabajo discute las consecuencias de los resultados, (creo que) no discute claramente las potenciales causas. Tal vez, se pueden obtener conclusiones interesantes de por qué existe esta divergencia mencionada.  - No me queda claro de por qué se quiere tener una convergencia absoluta sobre estas técnicas. A una simple vista, me da la impresión que un conjunto técnicas aplicadas a cierto contexto parece ser apropiado.  - Background es demasiado corto para introducir los conceptos necesarios para comprender la propuesta y  Related work es sumamente pobre (hay solamente 1 cita)  Detalles menores:  1) El nombre de la sección 2 “background & …” es sumamente ambiguo, lo cual se vuelve difícil de saber de qué se trata la sección. Sugiero ser más específico (ej. “systematic review for elicitation techniques”?) 2) No se explica “systematic mapping”, solamente se explica su uso. 3) ¿Por qué no se habla de meta-analisis? Meta-analisis pareciera que puede contribuir a esta discusión. 4) Reemplazaría “authors” por “we” cuando amerita (ej. párrafo 2 - página 2). En ocasiones, cuesta saber si hablan de autores de un trabajo en particular o del trabajo que están presentando. 5) Reemplazaría “you” por “one”. “You” es informal. 6) “El **estudio** identificó 42 **estudios**” —> demasiado “estudio” ??? 7) Texto de “Figure 3” está separado de su imagen. 8) Hay una página en blanco en el medio del documento. 9) “In order to move in this direction, this study aims auscultating how researchers represent the appropriateness of the techniques.” ¿Cuál dirección? Es ambiguo está oración.

SOLUTION: es

PROBLEM: The authors have recently made several connections between deep learning and tensor algebra. While their earlier works dealt with supervised learning, the current work analyzes generative models through the lens of tensor algebra.   The authors show propose a tensorial mixture model over local structures where the mixture components are expressed as tensor decompositions. They show that hierarchical tensor decomposition is exponentially more expressive compared to the shallow models.   The paper makes original contributions in terms of establishing expressivity of deep generative models. The connections with tensor algebra could lead to further innovations, e.g. in training algorithms.  However, the paper can be improved in two aspects:   (1) It will be nice if the authors make a connection between the algebraic view presented here with the geometric view presented by: 

SOLUTION:
en