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]: This is a well-conducted and well-written study on the prediction of medication from diagnostic codes. The authors compared GRUs, LSTMs, feed-forward networks and random forests (making a case for why random forests should be used, instead of SVMs) and analysed the predictions and embeddings.  The authors also did address the questions of the reviewers.  My only negative point is that this work might be more relevant for a data science or medical venue rather than at ICLR.
[EX A]: en

[EX Q]: Nice idea but not complete, model size is not reduced by the large factors found in one of your references (Song 2016), where they go to 5 bits, but this is ontop of pruning which gives overall 49X reduction in model size of VGG (without loss of accuracy). You may achieve similar reductions with inclusion of pruning (or better since you go to 4 bits with no loss) but we should see this in the paper, so at the moment it is difficult to compare
[EX A]: en

[EX Q]: El artículo presenta una prueba de concepto respecto a la asociación de sonido a un índice financiero (RSI).  El artículo tiene una estructura adecuada, presenta los conceptos, trabajo relacionado y la propuesta de "sonificación" en forma clara. No obstante, es escueto en la descripción de la implementación, los resultados obtenidos y su análisis.  Algunos errores gramaticales menores:  - pag. 1, columna derecha, primer párrafo. "Is in this context" - pag. 3, columna derecha, segund párrafo. "minimums and maximums frequencies..."; "to void damaging..."  Algunos aspectos a mejorar:  No queda claro cuál podría ser la ventaja respecto a otras posibles formas de asociar sonido al RSI.  Se requiere mayor explicación y detalle respecto a la implementación.  El trabajo carece de una parte empírica donde se pueda juzgar o estimar el valor del esquema propuesto frente a otras posibles opciones. Esto se explica por su carácter de prueba de concepto, pero no se menciona esto como trabajo futuro.
[EX A]:
es