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 Input:
1.	Lo que se propone es interesante como una aplicación pero no es un trabajo científico.  2.	En el resumen no se indica nada respecto a la metodología que se propone por lo cual quizás el título “Desarrollo de una Metodología”…. Debería estar orientado a “Una propuesta para la sistematización del sistema de información del propedéutico…”.  3.	No se propone ninguna metodología es una aplicación “interesante” pero no una metodología.  4.	En la página 3 corregir error de redacción “en la Figura 1, organziados como”.  5.	Falta fundamentar mejor la idea de lo que se propone, es decir, realizar un análisis “claro” de las  ventajas  de por qué es interesante e importante la propuesta. Por ejemplo, se puede hacer una tabla con las ventajas sobre otros modelos. Así como esta no indica una ventaja por sobre otros métodos porque no se analizan otros métodos.

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es


Ex Input:
The authors proposed to use leaky rectified linear units replacing binary units in Gaussian RBM.  A sampling method was presented to train the leaky-ReLU RBM. In the experimental section, AIS estimated likelihood on Cifar10 and SVHN were reported.   It's interesting for trying different nonlinear hidden units for RBM. However, there are some concerns for the current work.  1. The author did not explain why the proposed sampling method (Alg. 2) is correct. And the additional computation cost (the inner loop and the projection) should be discussed.  2. The results (both the resulting likelihood and the generative samples) of Gaussian RBM are much worse than what we have experienced. It seems that the Gaussian RBM were not trained properly.  3. The representation learned from a good generative model often helps the classification task when there are fewer label samples. Gaussian RBM works well for texture synthesis tasks in which mixing is an important issue. The authors are encouraged to do more experiments in these two direction.

Ex Output:
en


Ex Input:
Cuál es la contribución del trabajo?  No es muy exhaustica la discusión de experimentos y resultados.  Cuál es la hipótesis del trabajo?  No es claro el objetivo a comparar pues existen confusiones entre medir aspectos de "eficiencia" (ej. tiempo) versus "efectividad" (manejo de ruido y resultados obtenidos al procesar imágenes).  La organización del trabajo es un poco confusa.  En muchas partes, el trabajo está más enfocado en describir "sistemas" y la "aplicación" en vez de la contribución y el modelo propiamente tal.  Contra que se compara el algoritmo propuesto??

Ex Output:

es