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 proposed to use RL and RNN to design the architecture of networks for specific tasks. The idea of the paper is quite promising and the experimental results on two datasets show that method is solid. The pros of the paper are: 1. The idea of using RNN to produce the description of the network and using RL to train the RNN is interesting and promising. 2. The generated architecture looks similar to what human designed, which shows that the human expertise and the generated network architectures are compatible.  The cons of the paper are: 1. The training time of the network is long, even with a lot of computing resources.  2. The experiments did not provide the generality of the generated architectures. It would be nice to see the performances of the generated architecture on other similar but different datasets, especially the generated sequential models.  Overall, I believe this is a nice paper. But it need more experiments to show its potential advantage over the human designed models.

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en


Ex Input:
The paper proposes using quantization schemes to compress the weights of a neural network. The paper carries out a methodical study of first deriving the objective function for optimizing the quantization, and then uses various quantization schemes. Experiments show competitive performance in terms of compression and accuracy tradeoff.    I am happy to go with the reviewers' recommendations to accept the paper.    A minor comment:  It is important to mention other frameworks that compress neural networks, e.g.   

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en


Ex Input:
Este artículo propone un sistema que agrega componentes difusos a ciertos atributos de una base de datos con información sobre el estado físico de personas.  La aplicación del trabajo es interesante, ya que son escasas las experiencias donde en la práctica se utilicen atributos difusos para almacenamiento y consulta en nuestro país, por lo que puede hacer que el tema tratado sea interesante para nuestro congreso.  Sin embargo los siguientes aspectos, o no quedan claros o están incompletos: - Utilizar formato solicitado por el congreso. - Mejorar redacción general del resumen/introducción - Redactar en tercera persona el punto 3, 4.1.1 cuando se refiere al cliente - Cuidar el uso de abreviaturas que a veces se usan en minúsculas o mayúsculas - Redactar la conclusión con un enfoque donde se deje claro qué beneficios que obtuvo el usuario del sistema con respecto a un sistema no difuso - No queda claro cómo se determinaron las funciones de pertenencia utilizadas. - Falto algún tipo de estudio/comparativa para comprobar el aporte que un sistema como el propuesto mejora o complementa un sistema tradicional en el área aplicada  Debido a lo anterior, se recomienda aceptar el artículo para su presentación en el Workshop de aplicaciones empresariales.

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es