In this task, you are given a set of paper reviews in English and Spanish language. Based on given reviews, your job is to generate decision, i.e., "accept" or "reject" for the given paper. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Example Input: Review_1: Un muy buen artículo. Solo sugiero lo siguiente:  Las tablas en la sección de resultados deben ser explicadas.  Las tablas solo contienen el menor, mayor y media entre esos dos valores. Sería interesante considerar también la media general y la desviación estándar.  En las tablas 4, 5 y 6 solo algunas líneas contienen un valor destacado, las veces el mayor de la línea y otras el menor... Explicar mejor el significado de esas marcaciones en todas las tablas.  La referencia [12] comienza con "and" y no con el nombre del primer  autor (de echo parece que están con problemas también el resto de los autores).  La referencia [22] es la única que no usa iniciales para el nombre del autor. Review_2: No existen hipótesis en la investigación!  No se aprecia la contribución del trabajo  Varios problemas conceptuales en la introducción (ej. "SVM son clasificadores no-lineales"  .. son lineales.. lo que pasa que se pueden extender a problemas no separables linealmente mapeando a dimensiones mayores usando funciones de kernel!! , etc ).  No es claro el objetivo de los experimentos. Que se está tratando de probar? que se puede decir de los resultados (accuracy, etc) obtenidos? porque los resultados son diferentes (mejores/peores, etc) que los otros métodos que se mencionan? Review_3: Este trabajo muestra la clasificación de género basado en descriptores locales, compara los resultados utilizando un modelo basado en apariencia y modelos SIFT y SURF. El trabajo muestra con claridad el procedimiento llevado a cabo y los resultados, tiene una adecuada bibliografía y es novedoso en cuanto a la aplicación de los algoritmos en clasificación de género. Tiene una buena redacción, existiendo algunos pequeños errores de ortografía. 
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Example Input: Review_1: Novedosa propuesta. Bien estructurada. Correctamente escrita. Sólo sugiero: Explicar con más detalle la función trapezoidal de la página 2. Redactar nuevamente  el  párrafo  anterior a la función trapezoidal A(x). Agrandar el esquema de la figura 1. Explicar la arquitectura propuesta mostrada en la figura 2. Revisar referencia de Feng et al. que es la referencia 2 y en un párrafo de la columna 2 página 1 está marcada como referencia 1.  Artículo no está en el formato pedido por Infonor, por favor cambiar a éste formato. Review_2: El tema es interesante y está bien estructurado en lo que se refiere a diseño de la propuesta.  El tema trata de un enfoque para la mejora, sin embargo solo establece una propuesta de arquitectura, centrándose en el diseño, y no indica cómo se evaluará o medirá esta mejora para los SDW, se recomienda agregar métricas u otros aspectos para ello. No entrega muchos detalles, se recomienda aumentar el nro. de páginas para sí mejorar este aspecto. No hay muchas referencias bibliográficas a trabajos o esfuerzos relacionados sobre el tema. Review_3: De alto perfil técnico, es un aporte a la temática.  Demasiado conciso, podría extenderse en el cómo (sobretodo desde el aporte fuzzy). 
Example Output: accept

Example Input: Review_1: 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. Review_2: El artículo expone el desarrollo de un caso de estudio de reconocimiento de patrones para identificar remolinos oceánicos por medio de imágenes de satélite.  El articulo está bien escrito y estructurado. Su presentación sigue una secuencia lógica de desarrollo.  En lo que corresponde al estado del arte, se mencionan métodos para la detección de "eddies". Salvo el caso de redes neuronales, no se mencionan resultados cuantitativos obtenidos con cada método.  Por lo mismo, no es posible establecer una comparación del rendimiento obtenido versus otros métodos referenciados en el estado del arte.  La parte de entendimiento y exploración de los datos es débil. 
Example Output:
accept