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 Input:
This paper proposes a new kind of generative model based on an annealing process, where the transition probabilities are learned directly to maximize a variational lower bound on the log-likelihood. Overall, the idea is clever and appealing, but I think the paper needs more quantitative validation and better discussion of the relationship with prior work.  In terms of prior work, AIS and RAISE are both closely related algorithms, and share much of the mathematical structure with the proposed method. For this reason, it’s not sufficient to mention them in passing in the related work section; those methods and their relationship to variational walkback need to be discussed in detail. If I understand correctly, the proposed method is essentially an extension of RAISE where the transition probabilities are learned rather than fixed based on an existing MRF. I think this is an interesting and worthwhile extension, but the relationship to existing work needs to be clarified.  The analysis of Appendix D seems incorrect. It derives a formula for the ratios of prior and posterior probabilities, but this formula only holds under the assumption of constant temperature (in which case the ratio is very large). When the temperature is varied, the analysis of Neal (2001) applies, and the answer is different.   One of the main selling points of the method is that it optimizes a variational lower bound on the log-likelihood; even more accurate estimates can be obtained using importance sampling. It ought to be easy to report log-likelihood estimates for this method, so I wonder why such estimates aren’t reported. There are lots of prior results to compare against on MNIST. (In addition, a natural baseline would be RAISE, so that one can check if the ability to learn the transitions actually helps.)  I think the basic idea here is a sound one, so I would be willing to raise my score if the above issues are addressed in a revised version.   Minor comments:  “A recognized obstacle to training undirected graphical models… is that ML training requires sampling from MCMC chains in the inner loop of training, for each example.” This seems like an unfair characterization, since the standard algorithm is PCD, which usually takes only a single step per mini-batch.  Some of the methods discussed in the related work are missing citations.  The method is justified in terms of “carving the energy function in the right direction at each point”, but I’m not sure this is actually what’s happening. Isn’t the point of the method that it can optimize a lower bound on the log-likelihood, and therefore learn a globally correct allocation of probability mass?

Ex Output:
en


Ex Input:
Comentarios del artículo. De forma: •	Problemas con el uso de mayúscula inicial. •	Desconformidad? Sería mejor inconformidad •	Problemas de ortografía. Faltan tildes en algunas palabras (por ejemplo: implantará), y sobran en otras (critérios). No tiene mucha presentación este tipo de errores teniendo en cuenta que los procesadores de texto cuentan con corrector de ortografía. •	Artículos en español deben escribirse siempre en tercera persona. •	Problemas con el sistema de referenciación.    De fondo: •	Las figuras 1 y 2 no aportan al entendimiento del problema y la solución. Favor insertar solo figuras que permitan una mejor comprensión de la necesidad. •	El orden para presentar la información es confuso. Primero debería abordarse la sección de teoría y de trabajos previos para tener el background necesario y así entender porque es necesaria la construcción de una nueva aplicación. •	En la introducción siempre el último párrafo debe dar cuenta de la estructura del artículo. Falta esto para que el lector tenga una visión general del paper. •	En la sección teoría del dominio mencionan la definición de CRM, pero al parecer lo que ofrecen como solución no es una aplicación de este tipo. Esto genera confusión en la lectura. Igualmente parece que están mezclando las definiciones con la sección donde comparan otras aplicaciones, o cual tampoco favorece el entendimiento del artículo. •	Al indicar las aplicaciones comparadas no queda muy claro qué criterios se usaron para su selección. Qué se revisó en cuanto a la literatura especializada? •	La calidad de la figura 3 no es adecuada para una publicación. •	La figura 4 y su etiqueta explicativa están en diferentes posiciones. Dicha figura también tiene problemas de calidad. •	La forma de mostrar la solución propuesta es muy confusa. Vale la pena reorganizar toda la sección para explicar primero el proceso propuesto en el desarrollo y posteriormente los resultados obtenidos. •	Teniendo en cuenta el objetivo del artículo, una sección de modelo de indicadores de la extensión usada le roba espacio a aspectos más importantes a tratar como por ejemplo la utilidad de que la aplicación sea móvil y cuente con datos como la ubicación del vendedor. •	El título del trabajo no se compadece del contenido. No se hizo énfasis en el componente móvil que aparentemente era la mayor bondad de la aplicación. •	La sección de estadísticas no conecta con el resto del contenido, y tampoco se usan leyendas explicativas para lograr esta conexión.

Ex Output:
es


Ex Input:
Es un estudio realizado bajo una metodología formal (técnica de emparrillado). El objetivo tras el estudio es mejorar la preparación de estrategias para la formación en técnicas de educción de requisitos, lo cual es un aporte dada la relevancia de la Ingeniería de Requisitos en el desarrollo de software. El estudio cubre una amplia variedad de técnicas de educción, entre las cuales se incorporan las más utilizadas en la práctica.  El estudio se aplicó a personas que pertenecen a una única institución (Universidad Politécnica de Madrid), sin duda esto es una limitante ya que todos tienen exactamente la misma formación, sería interesante aplicar el estudio a ingenieros noveles con diferentes formaciones. Las conclusiones obtenidas del estudio no son novedosas, confirman lo que por lógica se podía esperar.

Ex Output:

es