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]: [Summary] This paper proposes a new way for knowledge base completion which highlights: 1) adopting an implicit shared memory, which makes no assumption about its structure and is completely learned during training; 2) modeling a multi-step search process that can decide when to terminate.  The experimental results on WN18 and FB15k seem pretty good. The authors also perform an analysis on a shortest path synthetic task, and demonstrate that this model is better than standard seq2seq.  The paper is well-written and it is easy to follow.  [Major comments] I actually do like the idea and am also impressed that this model can work well. The main concern is that this paper presents too little analysis about how it works and whether it is sensitive to the hyper-parameters, besides that only reporting a final model on WN18 and FB15k.  One key hyper-parameter I believe is the size of shared memory (using 64 for the experiments). I don’t think that this number should be fixed for all tasks, at least it should depend on the KB scale. Could you verify this in your experiments? Would it be even possible to make a memory structure with dynamic size?  The RL setting (stochastic search process) is also one highlight of the paper, but could you demonstrate that how much it does really help? I think it is necessary to compare to the following: remove the termination gate and fix the number of inference steps and see how well the model does? Also show how the performance varies on # of steps?  I appreciate your attempts on the shortest path synthetic task. However, I think it would be much better if you can demonstrate that under a real KB setting. You can still perform the shortest path analysis, but using KB  (e.g., Freebase) entities and relations.  [Minor comments] I am afraid that the output gate illustrated in Figure 1 is a bit confusing. There should be only one output, depending on when the search process is terminated.
[EX A]: en

[EX Q]: Los autores proponen el análisis de los datos a través de la metodología CRISP-DM, pero en el desarrollo no se utiliza el mismo.  Los autores hacen uso de la herramienta WEKA y de los algoritmo que tiene implementados dicha herramienta. Tal vez fuera mejor pensar en un algoritmo propio para este tipo de datos a analizar, o alguna mecanismo donde el experto no tenga que marcar las formas de los remolinos en las imágenes a procesar.
[EX A]: es

[EX Q]: El nombre del artículo es “¿Cómo afecta ….”, e indica en su Resumen “… aplicado a través de un estudio de caso a dos mineras de la región de Antofagasta y a una empresa de tipo proveedora”. Sin embargo, el artículo no presenta una sección con el estudio de caso indicado, lo cual indica que no es posible responder a la pregunta expresada en el título del artículo. Por lo tanto, son buenas intenciones lo expresado, pero no hay evidencia empírica.  El tema es muy importante, la forma de solución también es adecuada, pero todo está expresado en términos teóricos. Se indica que “la investigación se encuentra actualmente en la etapa de realización de entrevistas”, por lo expresado, no se ha realizado análisis de los datos ni resultados y conclusiones.  La sección Resultados no presenta resultados.  Va a ser un artículo interesante cuando se cumpla con todas las etapas de la metodología planteada.  Algunas observaciones y/o comentarios menores: - Las Referencias [6] y [13] no fueron usadas en el texto. - El primer párrafo del Estado del Arte es una repetición del segundo párrafo de la Introducción. - En página 3, cambiar “actividades claves” por “actividades clave”. - La Figura de la página 6 no tiene título.
[EX A]:
es