You are given a paper review either in Spanish or English language. Based on the given review, evaluate the paper by classifying it to one of the five classes: (1) very negative, (2) negative, (3) neutral, (4) positive, and (5) very positive. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Input: Consider Input: El trabajo es interesante. Se nota que se invirtió bastante tiempo en la revisión bibliográfica del tema. El aporte es que permite revisar las técnicas de extracción de información para bases de datos noSQL. Una vez que se apliquen las técnicas se encontraran nuevos desafíos que se pueden "ver" sólo al momento de la implementación. Por otro lado el riesgo está en cuantos investigadores están trabajando en el tema en distintas partes. Esto debido a que es un tema de línea principal. ¿Qué hay implementado al respecto? ¿Vale la pena aplicar las técnicas? Una mirada a estos aspectos es importante para no encontrar sorpresas en la implementación.  El trabajo está bien presentado y es claro.  Hay algunos errores: - Los números de páginas no están correlativos. Después de la página 5 vuelve a la página 3. - El esquema de la figura 2 indica que la " selección de fuentes" y " procesamiento:calidad de datos" son actividades de " 1. Determinación de objetivos". Sin embargo en la redacción están asociadas a "2. Preparación de datos" ¿A qué actividad están asociadas 1 o 2?

Output: positive


Input: Consider Input: El tema del artículo es novedoso y necesario en la literatura de modelamiento de procesos  El trabajo en general presenta un desarrollo pobre en lo teórico. Para llevar a efecto la comparación entre las técnicas de modelamiento de procesos se debe construir una metodología que muestre efectivamente las ventajas de un método por sobre el otro.  La comparación efectuada entre los métodos debe ser presentada para un caso general, dado que en ninguna parte la metodología explica que se va a aplicar a una  situación particular.  La metodología del artículo no explicita adecuadamente la forma en la cual se desarrolló la comparación, sólo expone los criterios de decisión utilizados en su construcción, lo cual no permite evaluar adecuadamente los resultados obtenidos.  No se expone con claridad la pregunta de investigación y los objetivos del estudio efectuado.

Output: neutral


Input: Consider Input: The paper describes an experience concerning the automated inspection of spectra for the Pipeline Hubble Legacy Archive Grism data.  Comments:  In the conclusions the authors say that "We have identified two classes of flawed spectra which were not picked up by the automatic classification because of their very small number of training samples. Per construction machine learning techniques can not classify such outliers." This sentence should be further explained. As Hastie, Tibshirani, and Friedman say in The Elements of Statistical Learning (see Chapter 7): "it is too difficult to give a general rule on how much training data is enough; among other things, this depends on the signal-to-noise ratio of the underlying function, and the complexity of the models being fit to the data. " So, by just saying that the number of training samples is small you do not provide enough information to decide whether machine learning techniques are adequate or not to solve a problem.  Other minor comments:  + If reference [2] has not yet been written or published it should be deleted from the paper.  The dataset may be of scientific importance.  It is mainly descriptive.


Output: positive