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].

[Q]: RESUMEN:  Este trabajo presenta/ofrece una aplicación Web móvil que permite, a través de una Geo-Localización del dispositivo, crear un mapa del crimen en la ciudad de Lima, Perú.   EVALUACIÓN GENERAL:  El documento no sigue la estructura de un artículo científico y parece que tampoco sigue el formato de INFONOR. Además, el trabajo presentado parece más bien un trabajo de ingeniería que científico. Aunque esta aplicación Web móvil podría ser interesante,  se debe mencionar no ofrece ninguna dirección URL donde (com)probar la aplicación presentada.  La Sección 2 debería discutir el trabajo relacionado y algunos conceptos, pero en el medio de esta sección, se describe parte de la propuesta. Además, el trabajo define en casi una columna qué es la delincuencia usando extensas citas (“ … ”).  La sección discusión de experimentos y resultados no se describe experimentos ni resultados (estos últimos son descritos pero no discutidos), solo se muestra algunas facetas/pantallas de la aplicación. Además, justifica el uso de Android a través de una cita muy larga (“ … “).   DETALLES MENORES:  - El abstract en Ingles puede ser mejorable, comenzando por eliminar la primera palabra del paper. Se pudo escribir en español el abstract. - El formato del documento no sigue el estándar de INFONOR, especialmente con los márgenes, - En algunas partes del documento, se puede observar la palabra “tesis” y no artículo. En otras partes del texto, se puede observar la palabra “ponencia”. - La Figura 1 no aporta en casi nada al documento. - Después de cada título, se puede observar “:” que no es necesario. - La sección 2 usa de manera excesiva citas “…” - La sección 2.2 habla sobre tipos de delincuencia, pero en los sub-títulos de esta sección dice “Análisis” - El título de la sección 2.3 choca con el texto de la columna de la izquierda - La tabla 2, la cual menciona a las aplicaciones, no es evaluadas.
[A]: es


[Q]: The paper proposes using quantization schemes to compress the weights of a neural network. The paper carries out a methodical study of first deriving the objective function for optimizing the quantization, and then uses various quantization schemes. Experiments show competitive performance in terms of compression and accuracy tradeoff.    I am happy to go with the reviewers' recommendations to accept the paper.    A minor comment:  It is important to mention other frameworks that compress neural networks, e.g.   
[A]: en


[Q]: - 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.
[A]:
en