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].

Example Input: This paper introduces a mechanism for active learning with convolutional neural networks (CNNs). I would not go as far as the authors in calling these "deep", seeing that they seem to have only 2 hidden layers with only 20 filters each. The active learning criterion is a greedy selection scheme based on variational free energy and a series of approximations.  The paper is sometimes hard to read, due to (a) many grammatical errors and (b) sloppy notation in some places (e.g., on page 5, line 1, f is used but never introduced before). Overall, I give an accepting score, but a weak one because of the grammatical errors. If the paper is accepted, these should be fixed for the final version, optimally by a native speaker.   The paper's topic is interesting, and the paper appears to succeed in its goal of showing a proof of concept for active learning in CNNs (if only on toy datasets). I'm surprised by the new results on uncertainty sampling and curriculum learning the authors added: why do these methods both break for USPS? In particular, uncertainty sampling did very well (in fact, better than the authors' new method) on MNIST, but apparently horribly on USPS; some explanation for this would be useful.  I have one more question: why is it necessary to first sample a larger subset D \subset U, from which we select using active learning? Is this merely done for reasons of computational efficiency, or can it actually somehow improve results? (If so, it would be instrumental to see the worse results when this is not done.)
Example Output: en

Example Input: Resumen: Este artículo analiza un conjunto de estudios con el objetivo de conocer que piensan los investigadores sobre la técnica de educación más adecuada.  Evaluación: El trabajo tiene una estructura de un paper y la propuesta se ve interesante. Sin embargo,  - Aunque el trabajo discute las consecuencias de los resultados, (creo que) no discute claramente las potenciales causas. Tal vez, se pueden obtener conclusiones interesantes de por qué existe esta divergencia mencionada.  - No me queda claro de por qué se quiere tener una convergencia absoluta sobre estas técnicas. A una simple vista, me da la impresión que un conjunto técnicas aplicadas a cierto contexto parece ser apropiado.  - Background es demasiado corto para introducir los conceptos necesarios para comprender la propuesta y  Related work es sumamente pobre (hay solamente 1 cita)  Detalles menores:  1) El nombre de la sección 2 “background & …” es sumamente ambiguo, lo cual se vuelve difícil de saber de qué se trata la sección. Sugiero ser más específico (ej. “systematic review for elicitation techniques”?) 2) No se explica “systematic mapping”, solamente se explica su uso. 3) ¿Por qué no se habla de meta-analisis? Meta-analisis pareciera que puede contribuir a esta discusión. 4) Reemplazaría “authors” por “we” cuando amerita (ej. párrafo 2 - página 2). En ocasiones, cuesta saber si hablan de autores de un trabajo en particular o del trabajo que están presentando. 5) Reemplazaría “you” por “one”. “You” es informal. 6) “El **estudio** identificó 42 **estudios**” —> demasiado “estudio” ??? 7) Texto de “Figure 3” está separado de su imagen. 8) Hay una página en blanco en el medio del documento. 9) “In order to move in this direction, this study aims auscultating how researchers represent the appropriateness of the techniques.” ¿Cuál dirección? Es ambiguo está oración.
Example Output: es

Example Input: El artículo presenta principalmente una aplicación móvil y hay poco de investigación  - Indica que es un trabajo de "tesis" - Falta resumen en español y palabras clave - Las figuras no deben ir en colores (según formato) - Poner un nombre más adecuado a la Tabla 2. - Poner acento a "significara", "perdida" - Ajustar el texto a los márgenes - Leyendas como "Figura6" aparecen sin espacio en blanco
Example Output:
es