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 Q]: Comentarios del artículo. De forma: •	Problemas con el uso de mayúscula inicial. •	Desconformidad? Sería mejor inconformidad •	Problemas de ortografía. Faltan tildes en algunas palabras (por ejemplo: implantará), y sobran en otras (critérios). No tiene mucha presentación este tipo de errores teniendo en cuenta que los procesadores de texto cuentan con corrector de ortografía. •	Artículos en español deben escribirse siempre en tercera persona. •	Problemas con el sistema de referenciación.    De fondo: •	Las figuras 1 y 2 no aportan al entendimiento del problema y la solución. Favor insertar solo figuras que permitan una mejor comprensión de la necesidad. •	El orden para presentar la información es confuso. Primero debería abordarse la sección de teoría y de trabajos previos para tener el background necesario y así entender porque es necesaria la construcción de una nueva aplicación. •	En la introducción siempre el último párrafo debe dar cuenta de la estructura del artículo. Falta esto para que el lector tenga una visión general del paper. •	En la sección teoría del dominio mencionan la definición de CRM, pero al parecer lo que ofrecen como solución no es una aplicación de este tipo. Esto genera confusión en la lectura. Igualmente parece que están mezclando las definiciones con la sección donde comparan otras aplicaciones, o cual tampoco favorece el entendimiento del artículo. •	Al indicar las aplicaciones comparadas no queda muy claro qué criterios se usaron para su selección. Qué se revisó en cuanto a la literatura especializada? •	La calidad de la figura 3 no es adecuada para una publicación. •	La figura 4 y su etiqueta explicativa están en diferentes posiciones. Dicha figura también tiene problemas de calidad. •	La forma de mostrar la solución propuesta es muy confusa. Vale la pena reorganizar toda la sección para explicar primero el proceso propuesto en el desarrollo y posteriormente los resultados obtenidos. •	Teniendo en cuenta el objetivo del artículo, una sección de modelo de indicadores de la extensión usada le roba espacio a aspectos más importantes a tratar como por ejemplo la utilidad de que la aplicación sea móvil y cuente con datos como la ubicación del vendedor. •	El título del trabajo no se compadece del contenido. No se hizo énfasis en el componente móvil que aparentemente era la mayor bondad de la aplicación. •	La sección de estadísticas no conecta con el resto del contenido, y tampoco se usan leyendas explicativas para lograr esta conexión.
[EX A]: es

[EX Q]: This work address the problem of supervised learning from strongly labeled data with label noise. This is a very practical and relevant problem in applied machine learning.  The authors note that using sampling approaches such as EM isn't effective, too slow and cannot be integrated into end-to-end training. Thus, they propose to simulate the effects of EM by a noisy adaptation layer, effectively a softmax, that is added to the architecture during training, and is omitted at inference time. The proposed algorithm is evaluated on MNIST and shows improvements over existing approaches that deal with noisy labeled data.  A few comments. 1. There is no discussion in the work about the increased complexity of training for the model with two softmaxes.   2. What is the rationale for having consecutive (serialized) softmaxes, instead of having a compound objective with two losses, or a network with parallel losses and two sets of gradients?  3. The proposed architecture with only two hidden layers isn't not representative of larger and deeper models that are practically used, and it is not clear that shown results will scale to bigger networks.   4. Why is the approach only evaluated on MNIST, a dataset that is unrealistically simple.
[EX A]: en

[EX Q]: Lo que se propone "es interesante como una aplicación" pero no es un trabajo científico.  Ya no es interesante la aplicación de un Datamart desde el punto de vista de aplicación de herramientas (OLAP) a un problema. Dado que se vuelve un trabajo técnico que se realiza en empresas actualmente, pero que no implica un desafío científico ni de investigación.  Hay errores de diseño en la tabla de hechos.
[EX A]:
es