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[EX Q]: Review: Multimodal Word Distributions  - Strengths:  Overall a very strong paper.  - Weaknesses: The comparison against similar approaches could be extended.  - General Discussion:  The main focus of this paper is the introduction of a new model for learning multimodal word distributions formed from Gaussian mixtures for multiple word meanings. i. e. representing a word by a set of many Gaussian distributions.  The approach, extend the model introduced by Vilnis and McCallum (2014) which represented word as unimodal Gaussian distribution. By using a multimodal, the current approach attain the problem of polysemy.  Overall, a very strong paper, well structured and clear. The experimentation is correct and the qualitative analysis made in table 1 shows results as expected from the approach.  There’s not much that can be faulted and all my comments below are meant to help the paper gain additional clarity.   Some comments:   _ It may be interesting to include a brief explanation of the differences between the approach from Tian et al. 2014 and the current one. Both split single word representation into multiple prototypes by using a mixture model.   _ There are some missing citations that could me mentioned in related work as :  Efficient Non-parametric Estimation of Multiple Embeddings per Word in Vector Space Neelakantan, A., Shankar. J. Passos, A., McCallum. EMNLP 2014 Do Multi-Sense Embeddings Improve Natural Language Understanding? Li and Jurafsky, EMNLP 2015 Topical Word Embeddings. Liu Y., Liu Z., Chua T.,Sun M. AAAI 2015  _ Also, the inclusion of the result from those approaches in tables 3 and 4 could be interesting.   _ A question to the authors: What do you attribute the loss of performance of w2gm against w2g in the analysis of SWCS?  I have read the response.
[EX A]: en

[EX Q]: es interesante constatar la preocupación de personas individuales que se preocupen de la seguridad y el mejor servicio que pueda brindar la empresa.   La figura 1 no es auto explicativa en términos de explicar los componentes del sistema, por ejemplo, TVL, que está a bordo de las locomotoras. Los Acrónimos definidos no presentan o representan su origen o fuente. Por ejemplo, VHF, SMS, XML, GPS, PLC, los que carecen de significado. Se dice que la información está disponible en diagramas y herramientas como Google Earth, cómo así.? Acaso, permite visualizar imágenes en 3D, combina imágenes de satélite, mapas y el motor de búsqueda de Google, permitiendo ver imágenes a escala de un lugar específico de la ruta.?.es eso lo que se logró?. Existen una serie de conclusiones, las cuales no son documentadas. Se dice, presentó un alza de 6%, sobre cuánto?. ¿Cómo son o cómo se obtienen los indicadores de eficiencia.? Bibliografía, mal citada.
[EX A]: es

[EX Q]: El artículo presenta una aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones a la clasificación de tipos de maderas basada en registros de audio.  En los aspectos de forma:  El artículo presenta varios problemas de sintaxis del lenguaje español, los cuales son fácilmente subsanables. El resumen se debería revisar y mejorar.  También se presentan algunos términos en inglés que deberían ser reemplazados por su significado en español (e.g. test).  Las ecuaciones 4 y 5 contienen errores y deben ser mejor explicadas. También ajustar el tamaño de la letra (font size).  La tabla 1 contiene información redundante, pues las cantidades que se presentan parecen ser independientes del método.  Mejorar la resolución y aumentar el tamaño de la figura 5 (que ocupe las 2 columnas), pues no se logra apreciar bien los distintos puntos y clusters que se comentan.  En los aspectos de fondo:  La revisión del estado del arte es débil, debiendo incorporarse más referencias actuales relevantes  relacionadas al reconocimiento de patrones en base a datos de audio (aunque no necesariamente sean en el dominio de las maderas).  La versión del algoritmo KNN cuyo pseudocódigo se muestra, esta incorrecto. Se debe revisar y corregir. No se aprecia que trabaje para un K determinado. Tampoco se aprecia la recursión.  Se requiere mayor información y detalle de los datos y de las características derivadas.
[EX A]:
es