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].

[Q]: - Strengths: *- Task *- Simple model, yet the best results on SQuAD (single model0 *- Evaluation and comparison  - Weaknesses: *- Analysis of errors/results (See detailed comments below)  - General Discussion: In this paper the authors present a method for directly querying Wikipedia to answer open domain questions. The system consist of two components - a module to query/fetch wikipedia articles and a module to answer the question given the fetched set of wikipedia articles.   The document retrieval system is a traditional IR system relying on term frequency models and ngram counts.  The answering system uses a feature representation for paragraphs that consists of word embeddings, indicator features to determine whether a paragraph word occurs in a question, token-level features including POS, NER etc and a soft feature for capturing similarity between question and paragraph tokens in embedding space. A combined feature representation is used as an input to a bi-direction LSTM RNN for encoding. For questions an RNN that works on the word embeddings is used.  These are then used to train an overall classifier independently for start and end spans of sentences within a paragraph to answer questions.  The system has been trained using different Open Domain QA datasets such as SQuAD and WebQuestions by modifying the training data to include articles fetched by the IR engine instead of just the actual correct document/passage.  Overall, an easy to follow interesting paper but I had a few questions: 1) The IR system has a Accuracy@5 of over 75 %, and individually the document reader performs well and can beat the best single models on SquAD. What explains the significant drop in Table 6. The authors mention that instead of the fetched results, if they test using the best paragraph the accuracy reaches just 0.49 (from 0.26) but that is still significantly below the 0.78-79 in the SQuAD task.  So, presumably the error is this large because the neural network for matching isnt doing as good a job in learning the answers when using the modified training set (which includes fetched articles) instead of the case when training and testing is done for the document understanding task. Some analysis of whats going on here should be provided. What was the training accuracy in the both cases? What can be done to improve it? To be fair, the authors to allude to this in the conclusion but I think it still needs to be part of the paper to provide some meaningful insights.  2) I understand the authors were interested in treating this as a pure machine comprehension task and therefore did not want to rely on external sources such as Freebase which could have helped with entity typing        but that would have been interesting to use. Tying back to my first question -- if the error is due to highly relevant topical sentences as the authors mention, could entity typing have helped?  The authors should also refer to QuASE (Sun et. al 2015 at WWW2015) and similar systems in their related work. QuASE is also an Open domain QA system that answers using fetched passages - but it relies on the web instead of just Wikipedia.
[A]: en


[Q]: This paper presents a clear hierarchical taxonomy of transfer learning methods as applicable to sequence tagging problems. This contextualizes and unifies previous work on specific instances of this taxonomy. Moreover, the paper shows that previously unexplored places in this taxonomy are competitive with or superior to the state of the art in key benchmark problems.  It'd be nice to see this explored further, such as highlighting what is the loss as you move from the more restrictive to the less restrictive transfer learning approaches, but I believe this paper is interesting and acceptable as-is.
[A]: en


[Q]: El articulo narra la experiencia del desarrollo de una solución robotizada para el problema industrial de reparación de motores eléctricos. En particular, el problema de realizar soldaduras de precisión de motores eléctricos mediante un brazo robótico. El artículo presenta aspectos prácticos del desarrollo de la solución, complementado con ilustraciones que ayudan a entender el problema y el proceso de desarrollo de la solución.  Entendiendo que se trata de una experiencia de transferencia tecnológica a la industria de servicios especializados de apoyo a la principal actividad económica regional (minería), se encontraron las siguientes falencias:  Aspectos de forma:  1. Se incurre recurrentemente en términos no técnicos, que confunden y no aportan antecedentes objetivos, además de fallas de redacción y ortografía. por ejemplo:  fallas infantiles --> simplemente debe ser "fallas" resultados óptimos --> si se emplea "óptimo" debe proveerse evidencia que sustente que es la mejor solución y no hay otra mejor. tasa de falla bastante alta --> es preferible indicar que la tasa de falla estimada es del 55% (5/9). "bastante alta" es ambigua. suelda --> solda? como le requerido --> como lo requerido como la General Electric, con muy buenos resultados --> como General Electric, con buenos resultados.  2. emplear siempre tercera persona.  esto nos entregó --> esto entregó lo que obtuvimos es lo siguiente --> lo que se obtuvo fue lo siguiente  3. no es relevante mencionar ciertas empresas a las cuales se le compró o se les encargó ciertos estudios: MOTORFIL, INDURA  4. Se asume que el lector conoce los términos y es capaz de identificar piezas como bobinas y conmutador desde las figuras. Esto no se debe asumir, y se debe explicar de manera clara y sencilla, e ilustrar su posición en las figuras donde se muestran motores eléctricos. Debe explicarse a pié de página nombres como Innova Chile y su rol en el proyecto.  5. Figura 6 es relevante en la explicación. Lamentablemente, es poco legible y esto debe ser corregido.  6. usar términos de alcanzable global más que local. por ejemplo, costo cercano al millón de pesos (chilenos?) --> costo equivalente a U$2.000 aprox.  7. Gráfico 1 (debe ser Figura 4): uniformar tamaños de fonts e indicar la variable en el eje X.  Aspectos de fondo:  1. falta una sección de background que permita entender luego términos que se utilizan posteriormente sin haberlos definidos/explicados previamente. En este sentido, hay un párrafo que explica que es un robot, pero aparece dentro de la sección de Robotización del Proceso de Soldadura, por lo que está mal ubicado. Debe estar antes junto con los demás elementos del background.  2. cuando se explica cómo se realizó la programación del robot, falta un dibujo o figura que apoye la explicación (plano de referencia, plano de usuario, plano de herramienta, etc.). Lo mismo es válido para la explicación de porqué se agregó un sensor óptico (agregar un dibujo o figura ilustrativa).  3. Se hacen afirmaciones que no se sustentan con referencias a estudios o documentos. Por el contrario, las referencias no son citadas dentro del cuerpo del artículo.  4. revisar la versión en inglés del resumen. Hay varios errores de redacción y gramática.  5. no hay información técnica en detalle de cómo se realizaron los pasos de programación del robot, por ejemplo. Solo hay descripciones generales.
[A]:
es