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].

Input: Consider Input: This submission proposes to learn the word decomposition, or word to sub-word sequence mapping jointly with the attention based sequence-to-sequence model. A particular feature of this approach is that the decomposition is not static, instead, it also conditions on the acoustic input, and the mapping is probabilistic, i.e., one word may map to multiple sub-word sequences. The authors argue that the dynamic decomposition approach can more naturally reflect the acoustic pattern. Interestingly, the motivation behind this approach is analogous to learning the pronunciation mixture model for HMM based speech recognition, where the probabilistic mapping from a word to its pronunciations also conditions on the acoustic input, e.g.,  I. McGraw, I. Badr, and J. Glass, "Learning lexicons form speech using a pronunciation mixture model," in IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2013  L. Lu, A. Ghoshal, S. Renals, "Acoustic data-driven pronunciation lexicon for large vocabulary speech recognition", in Proc. ASRU   R. Singh, B. Raj, and R. Stern, "Automatic generation of subword units for speech recognition systems,"  in IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 2002  It would be interesting to put this work in the context by linking it to some previous works in the HMM framework.  Overall, the paper is well written, and it is theoretically convincing. The experimental study could be more solid, e.g., it is reasonable to have a word-level baseline, as the proposed approach lies in between the character-level and word-level systems. the vocabulary size of the WSJ si284 dataset is 20K at maximum, which is not very large for the softmax layer, and it is a closed vocabulary task. I guess the word-level system may be also competitive to the numbers reported in this paper. Furthermore, can you explain what is the computational bottleneck of the proposed approach? You downsampled the data by the factor of 4 using an RNN, and it still took around 5 days to converge. To me, it is a bit expensive, especially given that you only take one sample when computing the gradient. Table 2 is a little bit misleading, as CTC with language model and seq2seq with a language model model from Bahdanau et al. is much closer to the best number reported in this Table 2, while you may only get a very small improvement using a language model. Finally, "O(5) days to converge" sounds a bit odd to me.

Output: en


Input: Consider Input: Interesante trabajo que trata de la simulación de entornos urbanos para simular accidentes y medir los efectos de intervenciones urbanas que ayuden en su prevención. El trabajo es un aporte tanto desde el punto de vista del objetivo de la misma, como de la descripción detallada que realiza sobre el proceso de integración de tecnologías que permitieron llevarla a cabo, lo cual se puede replicar para proyectos que utilicen la tecnología 3d con otros objetivos, así como de las estrategias usadas para refinar el modelo a través de globos aerostáticos. Se echa de menos, eso sí, una revisión de trabajos similares para haber establecido una comparación.

Output: es


Input: Consider Input: El trabajo es interesante, pertinente. En particular el esquema de control propuesto. Se sugiere realizar las siguientes correcciones:  1. El resumen (español) y el abstract (inglés) presentan algunas diferencias menores. Se sugiere corregir para que ambos textos expresen exactamente lo mismo. Igual pasa con las palabras clave y las keywords.  2. En español los guiones para separar palabras tienen reglas ortográficas: el guión no debe separar las letras de una misma sílaba.  3. La ecuación (2) debe ser referenciada en el texto.  4. En la página 3, segunda columna: "... es la señal de control a designar, ...". No es "designar" sino "diseñar". Asimismo: "... retroalimentaci ́ n de estados que ...": Sería más bien : "... retroalimentación de estados tal que ...".  5. En la página 4, primera columna: "Se utilizaran motores ...", agregar tilde.  6. En la página 4, figura 5: corregir la leyenda "CONTROL SEUNDARIO" al interior de bloque correspondiente.  7. En la página 4, segunda columna: "Los sensores utilizados en el gripper son sen- sores resistivo, uno de rotación para medir la artivulaci ́ n del brazo", resistivos (coherencia de número), articulación (error tipográfico). "... de Texas Instrument para leer ...". Es Texas Instruments. Aclarar el término "control calculador".  8. En la página 5, segunda columna: se referencia la figura 9 cuando debería ser la 8.  9. En la página 6, primera y segunda columna: "... es la salida del derivador [?].". Aclarar la interrogación. "... en el esquema de la Figura.". ¿Qué figura?. En las figuras 10 y 11 se debe ser consistente con el término empleado: STA en lugar de "AST".  10. En la página 7, primera columna: "resultadis", "compoara", omisión de punto al final del párrafo, "los resultado", "En las Figuras 15, 15 y 16". Agregar dos o tres párrafos donde se discuta acerca de estas tres figuras.  11. En las conclusiones: interogante, ¿la implementación del PD fue a nivel de simulación o se controló realmente el quadrotor?. Aclarar.  Se sugiere realizar una revisión completa del texto para realizar correcciones menores: espacio después de una coma, tildes, separación de palabras con guiones cuando se pasa de una línea a otra, separación entre palabras, etc.


Output: es