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Example Input: Conclusiones: "... cambiar el paradigma del actual desarrollo de aplicaciones enfocadas en esta área, la pregunta a realizar ya no debe ser ¿Cómo se realizará el plegado de la proteína?, sino el cómo se puede mejorar la forma de aplicar las reglas de Meckler. ..."  LAS CONCLUSIONES NO SON CLARAS. HAY MUCHO TRABAJO A FUTURO. POR EJEMPLO: "...queda abierta la interrogante acerca de cómo se puede mejorar la simulación de tal manera que la secuencia de aminoácidos..."  DEBEN REDACTAR LAS CONCLUSIONES BASADAS EN LOS RESULTADOS EXPERIMENTALES Y LA TEORÍA USADA.
Example Output: es

Example Input: This paper describes a system to assist written test scoring.  - Strengths: The paper represents an application of an interesting NLP problem -- recognizing textual entailment -- to an important task -- written test scoring.  - Weaknesses: There isn't anything novel in the paper. It consist of an application of an existing technology to a known problem.  The approach described in the paper is not autonomous -- it still needs a human to do the actual scoring. The paper lacks any quantitative or qualitative evaluation of how useful such system is. That is, is it making the job of the scorer easier? Is the scorer more effective as compared to not having automatic score?  The system contains multiple components and it is unclear how the quality of each one of them contributes to the overall experience.  The paper needs more work with the writing. Language and style is rough in several places.  The paper also contains several detailed examples, which don't necessarily add a lot of value to the discussion.   For the evaluation of classification, what is the baseline of predicting the most frequent class?  - General Discussion: I find this paper not very inspiring. I don't see the message in the paper apart from announcing having build such a system
Example Output: en

Example Input: Este trabajo muestra los resultados del desarrollo de un CBIR basado en los índices de distancias métricas, comparándolo con sistemas existentes a través de la precisión de recuperación y comparando los resultados de eficiencia en tiempo para distintos enfoques de indexación como GNAT, NAT, etc. El trabajo aborda un problema importante de los sistemas de recuperación, su estructura es correcta y los resultados aparentan ser fundamentados.  Quizás los criterios de evaluación no son suficientes para poder determinar la superioridad de un enfoque sobre otro, aunque los autores reconocen las principales falencias respecto a este punto y visualizan trabajos futuros en esta dirección. La explicación de la sección 2.3, sobre la precisión, es poco clara en definir como se conoce de ante mano sobre las correctas imágenes más similares a una consulta para poder calcular la precisión. Los gráficos de tiempo de la figura 3, no indican la escala.
Example Output:
es