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 Q]: Problemas de forma identificados:  - Figura 7 no es clara en su contenido. - Figura 5 y 6 no aportan al trabajo desarrollado. - El proceso de transacción debería estar numerado. - Cuadro debería ser Tabla, además la tabla 2, 3 y 4 no son legibles. Se deberían re-escribir. - Página 3 el texto de la palabra Samsung no es del mismo tipo de fuente. - Figura 8 no tiene título. - Se debe corregir y mejorar la ortografía (conclusiones).   Problemas de fondo:  - El apartado 3.1.2 no se encuentra relacionado directamente con el problemática planteada. - La descripción de las arquitecturas y modalidades de utilización de NFC no aporta a la solución expuesta. - En la sección 4.1 se hace mención a la máquina virtual Dalvik, sin embargo, desde la versión de Android Lollipop hacia arriba, se utiliza ART y no Dalvik. - La tabla 6 no aporta el trabajo desarrollado. - El trabajo desarrollado utiliza 8 de 11 páginas en introducción y tecnologías, sin embargo, sólo se utiliza 1 página para mostrar las evidencias. - Se plantean algunos indicadores, sin embargo, no se da evidencia de los valores obtenidos. - Las figuras 10, 11 y 12 muestran capturas de la aplicación?, sin embargo, no se indican en detalle la forma de aplicación de las tecnologías en Android. - Falta evidencias de la aplicación descrita, en particular desde al área de la ingeniería de software.
[EX A]: es

[EX Q]: Authors' response well answered my questions. Thanks.  Evaluation not changed.  ###  This paper proposes a neural model for generating tree structure output from scratch. The model does 1) separate the recurrence between depths and siblings; 2) separate the topology and label generation, and outperforms previous methods on a benchmark IFTTT dataset. Compared to previous tree-decoding methods, the model avoids manually annotating subtrees with special tokens, and thus is a very good alternative to such problems. The paper does solid experiments on one synthetic dataset, and outperforms alternative methods on one real-world IFTTT dataset.   There are couple of interesting results in the paper that I believe is worth further investigation. Firstly, on the synthetic dataset, the precision drops rapidly with the number of nodes. Is it because that the vector representation of the sequential encoder fails to provide sufficient information of long sequences, such that the tree decoder can not do a good job? Or is it because that such tree decoder is not tolerant to the long sequence input, i.e., large tree structure? I believe that it is important to understand this before a better model can be developed. For example, if it is the fault of encoder, maybe an attention layer can be added, as in a seq-to-seq model, to preserve more information of the input sequence.   Moreover, besides only showing how the precision changes with the number of nodes in the tree, it might be interesting to investigate how it goes with 1) number of depths; 2) number of widths; 3) symmetricity; etc. Moreover, as greedy search is used in decoding, it might be interesting to see how it helps, if it does, to use beam-search in tree decoding.   On the IFTTT dataset, listing more statistics about this dataset might be helpful for better understanding the difficulty of this task. How deep are the trees? How large are the vocabularies on both language and program sides?  The paper is well written, except for minor typo as mentioned in my pre-review questions.   In general, I believe this is a solid paper, and more can be explored in this direction. So I tend to accept it.
[EX A]: en

[EX Q]: Un Objeto de Aprendizaje sirve como apoyo al proceso educativo, para desarrollar competencias en los estudiantes en alguno de los tres tipos de saberes (domino conceptual, dominio de procedimientos y desarrollo de actitudes y valores). En ninguno de estos ámbitos se dan evidencias que lo demuestren. Además de que las experiencias son muy básicas, el abstract, lo cito textual: "El Artículo presenta, las experiencias recabadas de la aplicación de Objetos de Aprendizaje en el desarrollo de la asignatura de Introducción a la Teoría de Autómatas, debido a que en el desarrollo del curso se han desplegado cambios significativos, planteando un seguimiento académico detallado y exhaustivo mediante un esquema de “Retroalimentación Rápida” y “Preguntas Cortas”.", no se muestran las experiencias recabadas ni tampoco se menciona como las obtendrían.
[EX A]:
es