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:
La ponencia es muy completa es un tema importante y original, con una calidad técnica muy adecuada y una presentación magnífica
answer:
es


question:
En  Cap III no veo diferencias o aportes  sustantivos a lo ya manifestado en documento “la necesidad en Chile de una infraestructura tecnológica colaborativa de apoyo a la investigación astronómica” Red Universitaria Nacional, Noviembre 2008. De manera que corresponde citarlo como referencia o sino hacer los aportes o diferencias sustantivas, al igual que [Link]  Finalmente, el artículo carece de relevancia, ya que los aportes no se diferencias de lo que presenta.   Más aún, las figuras no se explican, como tampoco se cita su fuente que están dadas en [Link]   No cabe duda que lo relevante serán los resultados que se obtengan del  proyecto (FONDEF D11I1060, adjudicado el año 2011), en el sentido del diseño e implementación de un observatorio virtual, el cual deberá cumplir con los estándares de IVOA, sin embargo, por ahora, no veo aportes sustantivos.  Además, no se mencionan las "instancias donde presentarán problemáticas", tampoco la o las "problemáticas que enfrentan" como comunidad ante el procesamiento de datos que serán resueltos mediante "técnicas computacionales", las que hasta ahora son desconocidas.  Por otro lado la arquitectura que se muestra y me parece natural es la de IVOA, sin embargo, no se muestran, al menos por ahora, los aportes que se han realizado en este sentido.
answer:
es


question:
- Strengths: This paper presents an extension of many popular methods for learning vector representations of text.  The original methods, such as skip-gram with negative sampling, Glove, or other PMI based approaches currently use word cooccurrence statistics, but all of those approaches could be extended to n-gram based statistics.  N-gram based statistics would increase the complexity of every algorithm because both the vocabulary of the embeddings and the context space would be many times larger.  This paper presents a method to learn embeddings for ngrams with ngram context, and efficiently computes these embeddings.  On similarity and analogy tasks, they present strong results.  - Weaknesses: I would have loved to see some experiments on real tasks where these embeddings are used as input beyond the experiments presented in the paper.  That would have made the paper far stronger.  - General Discussion: Even with the aforementioned weakness, I think this is a nice paper to have at ACL.  I have read the author response.
answer:

en