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]: El artículo presenta el proceso de construcción de un almacén de datos para implementar OLAP sobre datos de explotación de recursos marinos en las costas de Chile.  El problema está claramente delimitado y tiene aplicación práctica relevante para el país.  El trabajo presentado corresponde a un caso de uso muy completo y detalladamente documentado de técnicas bien conocidas de minería de datos.  El ABSTRACT debe ser editado para que represente una traducción apropiada y legible del RESUMEN.  No es evidente el aporte original del trabajo.  Las conclusiones originales del artículo dicen relación con el dominio de la aplicación (estadísticas de explotación de recursos marinos) y no con temas relevantes a la conferencia.  Debería completarse la información faltante en la bibliografía.
[EX A]: es

[EX Q]: -	El tema es de relevancia científica. -	En el trabajo se desarrolló un análisis de la literatura sobre calidad de datos en las aplicaciones de e-government municipal. -	Metodológicamente existen tres limitaciones importantes a superar. Primero, no se ha considerado el factor de impacto de la publicaciones, con lo cual se ha desestimado el desarrollo asociado a este tipo de revisiones, mezclando trabajos de alto impacto (ejemplo, artículos de revistas ISIs factor de impacto >2, como MISQ) con trabajos sin una revisión de calidad (ejemplo, lo que Scholar "lanza" sólo por coincidir en la búsqueda). Segundo, se dice que se tomarán referencias del 2008 en adelante prioritariamente, pero muchas de sus referencias  son de antes de esa fecha, y eso no es raro, pues entre 2001 y 2004 hay una explosión de trabajos en este ámbito específico. Tercero, no se han incluido explícitamente trabajos de conferencias del área de alto impacto en la comunidad científica como AMCIS o ECIS (la primera tiene una base de datos privada, no accesible por google y la segunda es libre). -	Las limitaciones antes expuestas restringen los alcances de los interesantes  resultados expuestos en el trabajo. -	Finalmente, se sugiere avanzar en las escalas de medida de dimensiones seleccionadas  antes de desarrollar caso de estudio indicado en las conclusiones.
[EX A]: es

[EX Q]: This paper considers the energy-based model interpretation of GAN, where the discriminator is an unnormalized model for the likelihood of a generative model p(x|theta) and the generator is a directed model that approximates this distribution. The generator is used to draw approximate negative phase samples that are used in stochastic maximum likelihood / contrastive divergence learning of the EBM / discriminator.  The main idea in the paper is to fit the generator by following the Stein variational gradient. In practice this gradient consists of the usual gradient provided by the discriminator with an added term that provides a repulsive force between the sampled data points to increase sample diversity.  The idea of using a kernel to push apart the sampled points is interesting, and will work in low dimensions, but it is hard to see how it can work in full scale images. For high dimensional samples x, the proposed kernel is unlikely to provide a useful distance measure between points. There are no convincing experiments in the paper that show otherwise. Specifically:  - There is no experiment that compares between standard GAN and GAN + repulsion, using the same architecture. (please address this in the rebuttal) - If the Stein variational idea is taken literally, the right thing to do would be to fully optimize the generator at every step, and then taking a single optimization step on the discriminator. Instead, each is updated in turn, and the learning rates of both steps are adjusted to keep the two "in line". - The kernel used to fit the generator is defined in the auto-encoder space of the discriminator, and thus depends on the discriminator parameters. The objective that is used to fit the generator thus changes at every step, and the procedure can no longer be interpreted as stochastic gradient descent with respect to any single well defined objective.  The authors obtain good results: The generated images clearly look better than those generated by DCGAN. However, their approach has a number of changes compared to DCGAN, so it is not clear where the improvement comes from. In addition, by now the DCGAN is no longer a very strong baseline, as various other techniques have been proposed.  Note: The use of phi for both the "particle gradient direction" and energy function is confusing
[EX A]:
en