instruction:
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].
question:
En este trabajo se realiza una propuesta exploratoria sobre un perfil de adecuación de técnicas de educción de requisitos de software. El trabajo es una extensión de un trabajo previo.  Se recomienda mejorar algunos aspectos de este manuscrito como son: -Describir a más detalle el trabajo previo en el que se basa este escrito y mencionar las diferencias y contenido nuevo. -Consistencia entre los términos requisitos y requerimientos, en la pág. 3 se emplea el término requerimientos. -En la medida de lo posible mantener términos en castellano. -Añadir acento en "solo" siempre y cuando se refiera a "únicamente". -Corregir "Lo" por "Los" final de pág. 4, después de ref. 15., añadir acento a "comparara", en misma pág., corregir "cuatros" final pág. 6. -Corregir alineación de texto en primeros párrafos de ambas columnas en pág. 10, el primer párrafo de la segunda columna debería estar en la primera columna.
answer:
es


question:
El artículo presenta una propuesta de un modelo para evaluar la calidad de productos de software para video conferencias basado en open source. Si bien es cierto es tema es de interés y la propuesta tiene elementos de interés, el artículo presenta algunas oportunidades de mejora que deberían ser abordadas antes de su aceptación.  Contenido: - El apartado de "Antecedentes" provee muy poca información para ser un apartado como tal. Se recomienda explicar brevemente el sustento teórico que entregan las investigaciones base utilizadas.  - En varias ocasiones se menciona que también se definieron métricas, pero en ningún momento se entrega alguna referencia respecto a dónde pueden ser vistas en detalles si el lector está interesado. Además, en la página 5 se indica que son 73 métricas, luego en la pág. 7 se dice que son 72 y en las conclusiones sólo se resaltan 68.  - Sugiero que la sección "Algoritmo para aplicar el Modelo de Calidad..." sea apoyado por algún diagrama para representar algoritmos, por ejemplo, un diagrama de flujo o de actividades, ya que el texto es algo confuso y no permite entender de manera fácil el algoritmo propuesto.  - No queda claro cómo se determinaron los valores de la Tabla 4.  - No queda claro cómo se aplicó el modelo, ¿cómo se calculan los porcentajes de la Tabla 5?  - La tablas 2 y 3 son muy extensas lo cual provoca que el lector se pierda un poco del contexto analizado. Sugiero separarlas en diferentes tablas (separar la tabla 2 por categoría y la tabla 3 por características)  Formato:  - En el apartado "Metodología" dice "...el objeto se define...." creo que debe decir "...el objetivo se define..."  - El nombre de la figura 1 presenta un error. Dice "Caliad" en lugar de "Calidad"  - El abstract en inglés no incorpora todo lo que dice en su versión en español (no se indica nada de las métricas)  - El formato de referencias bibliográficas indica que se numera según el orden de aparición, y en el artículo se parte por la referencia 6, luego del 6 salta al 13.  - Hay artículos mencionados en la sección de referencias que nunca son referenciadas en el texto del artículo.  - En la pág. 7 hay un error en el formato de las referencias, debe ser formato numerado, y aquí aparece "(Basili et. al., 2001)
answer:
es


question:
Summary: This paper on autoregressive generative models explores various extensions of PixelCNNs. The proposed changes are to replace the softmax function with a logistic mixture model, to use dropout for regularization, to use downsampling to increase receptive field size, and the introduction of particular skip connections. The authors find that this allows the PixelCNN to outperform a PixelRNN on CIFAR-10, the previous state-of-the-art model. The authors further explore the performance of PixelCNNs with smaller receptive field sizes.  Review: This is a useful contribution towards better tractable image models. In particular, autoregressive models can be quite slow at test time, and the more efficient architectures described here should help with that.  My main criticism regards the severe neglect of related work. Mixture models have been used a lot in autoregressive image modeling, including for multivariate conditional densities and including downsampling to increase receptive field size, albeit in a different manner: Domke (2008), Hosseini et al. (2010), Theis et al. (2012), Uria et al. (2013), Theis et al. (2015). Note that the logistic distribution is a special case of the Gaussian scale mixture (West, 1978).  The main difference seems to be the integration of the density to model integers. While this is clearly a good idea and the right way forward, the authors claim but do not support that not doing this has “proved to be a problem for earlier models based on continuous distributions”. Please elaborate, add a reference, or ideally report the performance achieved by PixelCNN++ without integration (and instead adding uniform noise to make the variables continuous).  60,000 images are not a lot in a high-dimensional space. While I can see the usefulness of regularization for specialized content – and this can serve as a good example to demonstrate the usefulness of dropout – why not use “80 million tiny images” (superset of CIFAR-10) for natural images? Semi-supervised learning should be fairly trivial here (because the model’s likelihood is tractable), so this data could even be used in the class-conditional case.  It would be interesting to know how fast the different models are at test time (i.e., when generating images).
answer:

en