instruction:
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].
question:
Authors' response well answered my questions. Thanks.  Evaluation not changed.  ###  This paper proposes a neural model for generating tree structure output from scratch. The model does 1) separate the recurrence between depths and siblings; 2) separate the topology and label generation, and outperforms previous methods on a benchmark IFTTT dataset. Compared to previous tree-decoding methods, the model avoids manually annotating subtrees with special tokens, and thus is a very good alternative to such problems. The paper does solid experiments on one synthetic dataset, and outperforms alternative methods on one real-world IFTTT dataset.   There are couple of interesting results in the paper that I believe is worth further investigation. Firstly, on the synthetic dataset, the precision drops rapidly with the number of nodes. Is it because that the vector representation of the sequential encoder fails to provide sufficient information of long sequences, such that the tree decoder can not do a good job? Or is it because that such tree decoder is not tolerant to the long sequence input, i.e., large tree structure? I believe that it is important to understand this before a better model can be developed. For example, if it is the fault of encoder, maybe an attention layer can be added, as in a seq-to-seq model, to preserve more information of the input sequence.   Moreover, besides only showing how the precision changes with the number of nodes in the tree, it might be interesting to investigate how it goes with 1) number of depths; 2) number of widths; 3) symmetricity; etc. Moreover, as greedy search is used in decoding, it might be interesting to see how it helps, if it does, to use beam-search in tree decoding.   On the IFTTT dataset, listing more statistics about this dataset might be helpful for better understanding the difficulty of this task. How deep are the trees? How large are the vocabularies on both language and program sides?  The paper is well written, except for minor typo as mentioned in my pre-review questions.   In general, I believe this is a solid paper, and more can be explored in this direction. So I tend to accept it.
answer:
en


question:
La publicación trata sobre un sistema de reconstrucción de superficies a través de un escaneo, utilizando para ello una cámara de vídeo convencional, un motor y un láser. Bajo este esquema, se desarrolla un sistema de bajo coste, con las ventajas y limitaciones propias de la proposición.  - Creo que el sistema propuesto parte de una premisa interesante que es su bajo coste. Los sistemas comerciales para este tipo de desarrollos pueden ser, en la mayoría de las ocasiones, de costes muy elevados, dependiendo del tipo de elementos que se utilicen. - A pesar de la simpleza de la arquitectura propuesta, creo que el sistema es mejorable. Por ahora, creo que falta un camino por recorrer (de acuerdo a lo leído en el paper) en lo que refiere a su uso más allá del laboratorio.  Es por eso que en ORIGINALIDAD (ORIGINALITY) se califica con nota 4 (good)  - Una de las primeras debilidades encontradas en la publicación es su introducción. Esta peca, a mi parecer, de dos problemas: El primer problema es que su contenido es demasiado general, en toda su extensión se habla de qué es la visión por computador, en general,  pero no se detallan aspectos interesantes como el estado del arte en esta materia y una bibliografía relevante. Solo se dice a rasgos generales: "En trabajos realizados relacionados con este tema, generalmente es el objeto el que se mueve en forma milimétrica...". A partir de esto me surgen dudas como: ¿Hay otras formas de reconstruir superficies?, ¿Hay trabajos similares?, ¿En qué se diferencia esta técnica a otras?, ¿Cuál es el aporte de vuestro trabajo?, ¿Por qué no utilizar visión estéreo (quizás los costes sean similares)?.  El segundo problema encontrado es consecuencia del primero, ya que al tratar de explicar lo que es visión por computador a quedado demasiado larga (un poco más de tres columnas), y demasiado general. Quizás si se hubiera centrado la atención en el estado de arte esto no lo vería como problema.  - En el aspecto técnico veo que vuestra aproximación puede funcionar en un ambiente muy controlado, donde no hayan grandes cambios de iluminación y la superficie de los objetos escaneados sean de colores que no sean muy similares al fondo y/o haz de láser utilizados. La resta de fondo para entornos controlados puede funcionar pero en exteriores dudo que su sistema sea tan estable. Creo que en el texto se podrían haber enumerado los distintos métodos utilizados para la segmentación. En la página 4 se hace referencia pero no se profundiza ("Para la segmentación se probaron distintos métodos, de los cuales se seleccionó el método de resta de imágenes..."). Quizás sería bueno aprovechar algún espacio de color (RBG, YUV, etc.) y utilizar la distancia de Mahalanobis (obtener una muestra de un haz de láser o varios) para obtener una mejor segmentación de la luz láser.  - Sobre la presentación, he encontrado algunos errores que sería bueno mejorar:  - La figura 2 y figura 3 tienen el mismo título, creo que hay un error con el título de la figura 3.  - La figura 2 tiene algunos errores y que puede inducir a error. "Proyector de luz", la "de" está subrayada. Y "b" puede confundir ya que aparece con un guión bajo.  - Algunos detalles:   - Página 5: "Lo anterior les genera..."   - Página 6: "las cuales obtienes mejores..."   - La palabra láser aparece sin tilde en algunas ocasiones. Revisar el título que acompaña cada página.   - entre otros.
answer:
es


question:
Presenta una búsqueda de respuesta a partir de una solicitud en un call center.  El trabajo está bien presentado, pero muy largo, y eso no permite ver bien lo que quieren aportar los autores.
answer:

es