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: Desarrollar investigación asociada al tema de visión artificial es interesante de conocer, aún bajo condiciones que no son las óptimas, particularmente en los recursos de hardware.  En la sección de pruebas de luminosidad hay cierto desorden en la presentación de los resultados (por ejemplo, la figura 10. debería titularse Prueba Botella Cloro y no Prueba Caja). Lo que hace difícil su seguimiento. Las referencias bibliográficas podrían ser más actuales y de mejor nivel.

A: es
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Q: The paper describes an MT training data selection approach that scores and ranks general-domain sentences using a CNN classifier. Comparison to prior work using continuous or n-gram based language models is well done, even though  it is not clear of the paper also compared against bilingual data selection (e.g. sum of difference of cross-entropies). The motivation to use a CNN instead of an RNN/LSTM was first unclear to me, but it is a strength of the paper to argue that certain sections of a text/sentence are more important than others and this is achieved by a CNN. However, the paper does not experimentally show whether a BOW or SEQ (or the combination of both( representation is more important and why. The textual description of the CNN (one-hot or semi-supervised using pre-trained embeddings)  is clear, detailed, and points out the important aspects. However, a picture of the layers showing how inputs are combined would be worth a thousand words.  The paper is overall well written, but some parentheses for citations are not necessary (\citet vs. \citep) (e.g line 385).  Experiments and evaluation support the claims of the paper, but I am a little bit concerned about the method of determining the number of selected in-domain sentences (line 443) based on a separate validation set: - What validation data is used here? It is also not clear on what data hyperparameters of the CNN models are chosen. How sensitive are the models to this? - Table 2 should really compare scores of different approaches with the same number of sentences selected. As Figure 1 shows, the approach of the paper still seems to outperform the baselines in this case.   Other comments: - I would be interested in an experiment that compares the technique of the paper against baselines when more in-domain data is available, not just the development set. - The results or discussion section could feature some example sentences selected by the different methods to support the claims made in section 5.4. - In regards to the argument of abstracting away from surface forms in 5.4: Another baseline to compare against could have been the work of Axelrod, 2015, who replace some words with POS tags to reduce LM data sparsity to see whether the word2vec embeddings provide an additional advantage over this. - Using the sum of source and target classification scores is very similar to source & target Lewis-Moore LM data selection: sum of difference of cross-entropies. A reference to this work around line 435 would be reasonable.  Finally, I wonder if you could learn weights for the sum of both source & target classification scores by extending the CNN model to the bilingual/parallel setting.

A: en
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Q: El artículo presenta un caso de estudio de aplicación de una plantilla para medir calidad según la norma ISO 9126. Si bien es cierto se ajusta a los alcances del evento y su propuesta puede ser de interés para los ingenieros de software que deseen tener algún instrumento práctico para aplicar en sus sistemas de calidad, el trabajo tiene serias deficiencias que deben ser mejorados para ser publicado.  La presentación técnica del documento tiene falencias que no cumplen las normas establecidas para escribir el artículo. En particular, podemos mencionar algunas:  - El formato no es uniforme como puede verse en el abstract que tiene ajustes diferentes en su extensión. También hay diferencias en el espacio después de cada párrafo. A veces existe y a veces no. Las viñetas tienen diferentes sangrías. Las referencias bibliográficas tienen diferentes sangrías.  - Lo más grave es la ortografía y redacción. El documento requiere una profunda revisión de edición. En sólo los dos primeros párrafos de la introducción he encontrado más de 5 faltas.  Respecto a su estructura creo que debe ser reorganizada para mejorar su presentación. Creo que los objetivos deben ir dentro de la introducción. La presentación de los criterios de la ISO deben ser resumidos en una tabla descriptiva. Es latosamente extensa y creo que puede ser referenciada para ver detalles. Por otro lado, creo que debería aclararse si la plantilla es preexistente o es una propuesta del trabajo, en cuyo caso debería ser resaltado ya que sería la contribución principal del artículo. Su presentación es desafortunada. Creo que debe ser resumida en una tabla y estipular claramente lo que puede responderse. La mayoría ni siquiera están presentadas como preguntas. Insisto en que si la plantilla es la contribución debería facilitarse su uso por otros ingenieros. Su presentación no ayuda a esto. (por ejemplo la primera, " Al interactuar con el sistema, identifique lo predecible que resulta ser": que respondo?) El instrumento debe ser autocontenido de manera que claramente contenga  una guía para su aplicación. Más aún, no ofrece claridad para saber cómo combino las respuestas a las consultas para obtener una métrica de calidad. Creo que queda demasiado trabajo al lector.  Los resultados no son presentados de una forma legible. Creo que una tabla ayudaría. Incluso, menciona varias veces la tabulación de los resultados pero esto no aparece. Como es un caso de estudio me gustaría ver en esa tabla las respuestas que se obtuvieron y cómo se calcularon los porcentajes que miden calidad.

A:
es
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