You are given a paper review either in Spanish or English language. Based on the given review, evaluate the paper by classifying it to one of the five classes: (1) very negative, (2) negative, (3) neutral, (4) positive, and (5) very positive. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Example Input: Un buen aporte y mirada al futuro. La redacción presenta algunas dificultades, revisar. Falta dar un ejemplo para algún tipo de dispositivo, habría sido ideal.
Example Output: very positive

Example Input: The paper introduces a segmentation procedure for breast tissue images using SVM.  General comments:  a) Concerning the proposed approach: The segmentation method introduced only considers local color/gray value information. Perhaps introducing other features related to the membrane's local (e.g. the membrane has symmetry properties that can be exploited) or global (e.g. continuity, approximately circular shape) properties may improve the segmentation results.  Feature selection is also a key component to improve performance. Use a feature selection procedure.  b) Concerning the experimentation: You should describe the experiments with sufficient detail so others can replicate them: a) Make your data publicly available b) Explain how you have selected the classifier's parameters (parameter selection in an SVM is critical and may improve notably the performance).  You should join Figs 10 and 9 in a single plot so we can better see the differences.  You only provide qualitative segmentation results (Figs. 12, 14, 15), but quantitative results are also very important. Specially when it comes to comparisons. You should quantitatively compare your algorithm with other competing works in the literature.  c) Concerning paper organization: The paper is well written and clearly introduces the problem, describes the relevant literature and presents the solution. I have a few comments concerning the paper organization: a) Problem statement and literature review (intro and theoretical framework sections) are in my opinion a bit long, compared to other important sections, e.g. feature extraction and experimentation which are just one paragraph each. b) Although English is in general correct, there are some small mistakes that could be solved by having it read by a professional. c) There are two "proposed method" sections  Well written paper. Good literature review.  It only shows very preliminary results.
Example Output: very positive

Example Input: El artículo describe muy bien los SGBD para móviles, así como también algunos motores de BD con tecnología no-relacional conocidas como NoSQL, en un contexto de almacenamiento de datos en la nube o cloud-computing. Realiza una  buena comparación de las características técnicas de algunos gestores de BD en este ámbito (tabla 3). Plantea una metodología, al parecer para definir y realizar un experimento que permita evaluar y comparar BD de este tipo, según lo definido en el título del artículo. Sin embargo,  sólo llega a establecer una comparación simple y cualitativa de componentes y otros aspectos como servicios (tabla 4). No hay evidencias de una comparación cuantitativa y objetiva, a nivel de desempeño y con datos, transacciones y tiempos de procesamiento que permitan realmente sostener, como lo hace sin estas variables, cual BD es más eficiente respecto a otra. El resumen no se condice ni identifica el trabajo completo. Las conclusiones se plantean en base a las características y no a pruebas comparativas de desempeño. En síntesis, es un trabajo desde el punto de vista que sería un aporte si formalizara la metodología y describiera la aplicación cuantitativa de una experimentación que realmente permita comparar los SGBD en un contexto de cloud-computing. Se sugiere complementar con un experimento controlado con datos y registro de transacciones de prueba y medir variables, obtener estadísticas objetivas que permitan evaluar los desempeños de los sistemas de BD móviles y NoSQL, bajo condiciones y parámetros claramente definidos y en las mismas condiciones medio-ambientales (ancho de banda, tas de transacciones, volumen de datos, equipo, etc).
Example Output:
neutral