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]: - Strengths:  The authors present a novel adaptation of encoder-decoder neural MT using an approach that starts and ends with characters, but in between works with representations of morphemes and characters.   The authors release both their code as well as their final learned models for fr-en, cs-en, and en-cs. This is helpful in validating their work, as well as for others looking to replicate and extends this work.  The system reported appears to produce translation results of reasonable quality even after the first training epoch, with continued progress in future epochs.  The system appears to learn reasonable morphological tokenizations, and appears able to handle previously unseen words (even nonce words) by implicitly backing off to morphemes.  - Weaknesses:  In the paper, the authors do not explicitly state which WMT test and dev sets their results are reported on. This is problematic for readers wishing to compare the reported results to existing work (for example, the results at matrix.statmt.org). The only way this reviewer found to get this information was to look in the README of the code supplement, which indicates that the test set was newstest2015 and the dev test was newstest2013. This should have been explicitly described in the paper.  The instructions given in the software README are OK, but not great. The training and testing sections each could be enhanced with explicit examples of how to run the respective commands. The software itself should respond to a --help flag, which it currently does not.  The paper describes a 6-level architecture, but the diagram in Figure 2 appears to show fewer than 6 layers. What's going on? The caption should be more explicit, and if this figure is not showing all of the layers, then there should be a figure somewhere (even if it's in an appendix) showing all of the layers.  The results show comparison to other character-based neural systems, but do not show state-of-the-art results for other types of MT system. WMT (and matrix.statmt.org) has reported results for other systems on these datasets, and it appears that the state-of-the-art is much higher than any of the results reported in this paper. That should be acknowledged, and ideally should be discussed.  There are a handful of minor English disfluencies, misspellings, and minor LaTeX issues, such as reverse quotation marks. These should be corrected.  - General Discussion:  Paper is a nice contribution to the existing literature on character-based neural MT.
[EX A]: en

[EX Q]: 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.
[EX A]: es

[EX Q]: El trabajo se titula "Madurez actual del desarrollo de la automatización de las pruebas del software". El documento muestra una serie de apartados que dan cuenta de un trabajo realizado en términos de revisión de literatura y algunos acercamientos a una propuesta para restructurar una escala de niveles de madurez particular para el proceso de automatización de pruebas.  Sin embargo, el trabajo carece de una estructura lógica que permita determinar si su aporte u objetivo principal está en la revisión de literatura o en la propuesta de nuevos niveles de madurez para el proceso de pruebas.  Se recomienda hacer una revisión completa de la información que se presenta y posiblemente re-estructurar el documento presentado. El reporte de esta revisión fue divido por secciones, con el fin de aportar sugerencia que permitan mejorar el trabajo.   Sección -Revisión sistemática  Es importante que los autores revisen el hecho de utilizar un método de revisión sistemática que aún no está publicado existiendo varios métodos publicados, probados y reconocidos para ingeniería de Software. Deberían justificar la selección del método propuesto por Serna M. identificado con el número [16] en el trabajo.  Es indispensable explicar la validación que se hace respecto a la revisión por pares de los artículos, pues no es claro cómo puede tenerse acceso a una revisión por pares de los artículos publicados para poder validarlos y de qué forma se realiza un proceso de validación a partir de dicha información, teniendo en cuenta la cantidad de revisiones que tendría que hacerse por cada artículo encontrado (978).  Automatización de pruebas  Si bien, en el trabajo se reporta un modelo propuesto para evaluar la madurez del proceso de automatización de pruebas de software. El modelo como tal no está descrito. El artículo se limita a presentar una escala de referencia asociada a la madurez de un ser humano. Por tanto, es indispensable que el artículo indique varios aspectos para considerar la estructuración y definición de un modelo. Dentro de los aspectos más importantes a considerar están:  1. Una justificación científica y formal sobre la cual los autores del trabajo se basen para proponer el modelo de madurez y la selección de los niveles de madurez de un ser humano como punto de comparación con un posible nivel de madurez del proceso de automatización de pruebas.  2. Justificación formal de por qué no usar el modelo CMMI y la estructura de niveles de madurez que en él se proponen para evaluar el proceso de automatización de pruebas. Lo anterior, teniendo en cuenta que el modelo de madurez define una escala de madurez apropiada para evaluar procesos en ingeniería de software. Es decir, ¿por qué es necesario replantear esos niveles de madurez para el proceso de automatización de pruebas y proponer una nueva escala basada en la madurez de un ser humano?  3. A nivel de investigación cómo se caracterizan los niveles de madurez en términos de la automatización de pruebas?. Si bien, en el artículo se caracteriza cada nivel indicando las posibles características en las que está el proceso de automatización de pruebas, no se indica cómo se determinó dicha caracterízación, ni se muestra una justificación formal y científica relacionada.  Trabajo relacionado  El trabajo presenta una revisión sistemática, bajo la cual es posible identificar trabajo relacionado con el área de estudio, en este caso automatización de pruebas o niveles de madurez para la automatización de pruebas. Sin embargo, los autores presentan la revisión sistemática aparte de la sección trabajo relacionado, cuando pareciera que los estudios seleccionados como trabajo relacionado deberían ser parte del análisis de resultados de la revisión sistemática.  Además, la revisión sistemática permite determinar vacíos o nichos de investigación (oportunidades de investigación) para determinar una área de trabajo con alguna problemática concreta y, a partir de ahí, proponer una posible solución a dicho problema. En este caso, el artículo presenta la revisión sistemática como un trabajo adicional y posterior a la propuesta de niveles de madurez para el proceso de automatización de pruebas.  Así mismo, los autores muestran la selección de algunos trabajos relacionados, se entiende que son relacionados con la automatización de pruebas, no obstante del primero Michael Grottke, indican precisamente que no se enfoca en el tema a tratar en el trabajo que presentan sino en una propuesta estadística de la automatización de pruebas. Por lo tanto no entraría como trabajo relacionado.   Madurez del desarrollo de la automatización de las pruebas del software   Para realizar una comparación del proceso de automatización de pruebas y los niveles de madurez, los autores presentan la Tabla 3. En ella se indica que en la primera columna se ubican las etapas tradicionales de un proceso de pruebas. Es necesario indicar bajo qué metodología se seleccionan estas etapas como tradicionales o tener una referencia como justificación para la selección de estas y no otras etapas.  En este apartado no existe una explicación clara de la determinación sobre los niveles de madurez en cada etapa. Es indispensable tener descrito el análisis de investigación realizado que da como resultado la definición del nivel de madurez en que se encuentra cada una de las etapas del proceso de pruebas. La tabla no es suficiente explicación para el análisis, pues solo reporta los resultados.  En este punto, si lo que se busca es proponer una nueva escala de madurez para el proceso de pruebas o automatización de pruebas, lo más conveniente es validar dicha escala propuesta con un caso de estudio. En este trabajo, si bien, los autores muestran una tabla donde parecen determinar que el nivel de madurez es "adolecente", no se logra comprender en qué contexto se está evaluando el proceso de automatización de pruebas. Debería, al menos, contextualizarse un caso donde se indique: región, tiempo, tipo de proyectos o empresas y metodología utilizada para evaluar el proceso de automatización de pruebas. Lo anterior es la base para justificar que en determinado contexto el proceso de automatización de pruebas se encuentra en X nivel de madurez (de la escala propuesta). Argumentando, además, los criterios que se tuvieron en cuenta para asignar dicho nivel de madurez.
[EX A]:
es