TASK DEFINITION: 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].
PROBLEM: El artículo cumple con el requisito de presentar una experiencia empresarial en aplicaciones de TIC’s con énfasis en la minería, por lo tanto, la evaluación no se hará teniendo en consideración alguna propuesta innovativa en un artículo de carácter científico.  Este artículo describe una experiencia exitosa en el uso de BPMN para modelar el proceso de negocio del área de Ingeniería y Proyectos de una empresa minera peruana. Se usó un pequeño y simple conjunto de elementos de BPMN para modelar el proceso de negocio. Esta experiencia es válida, pero es una solución ad hoc para el proceso de negocio escogido. La solución tendría mayor valoración si se hubiese presentado un modelo pequeño que pudiese ser validado y que pudiese solucionar un conjunto determinado de procesos de negocio asociados a la minería.  Algunas observaciones y/o comentarios menores: - No cumple con el requisito de presentar los artículos como anónimos de autores e institución. - En Resumen, cambiar “control sus procesos” por “control de sus procesos”. - En Introducción, cambiar “beneficios BPMNs” por “beneficios de BPMN”. - En página 3 y otras, utiliza las palabras “figura” y “Figura” en el texto. - En página 5, cambiar “La figura 2 se ha incluido” por “En la Figura 2 se han incluido”. - La referencia a algunas figuras 3 y 4 (mostradas en página 6) solamente se mencionan al final de la página 7. Lo ideal es referenciarla primero y después mostrar la figura. - En página 7, cambiar “el agrupa las tareas” por “agrupa las tareas”. - En Referencia [5] cambiar “BPMNModeling” por “BPMN Modeling”. - La Referencia [7] debe ser completada, la Referencia [12] debe incluir el año.

SOLUTION: es

PROBLEM: RESUMEN:  El trabajo se presenta y describa la aplicación de una red social para noticias (4x4News), donde las noticias más relevantes estarán presentes (entre otras características). Esta aplicación se caracteriza por una pantalla divida en una matriz de 16x16, donde cada celda  es una noticia.   EVALUACIÓN GENERAL:  El trabajo está bien escrito y sigue un formato (casi) completamente adecuado para INFONOR. La aplicación suena interesante y potencialmente útil como un add-on para redes sociales ya comúnmente usadas (ej. Facebook).  Hay varios puntos independientes que considero que son importantes de resolver:  1) Si bien es un trabajo de ingeniería interesante, no puedo ver cuál es el aporte/contribución desde el punto científico ¿Qué se puede re-utilizar de este trabajo para un futuro trabajo científico?  2) Dado que ustedes ofrecen una aplicación, creo que es fundamental un link para (com)probar esta aplicación.  3) En mi opinión, el sitio Web [Link] se aproxima a lo propuesto por este trabajo. Estó es así, porque terra permite registro de usuarios (perfiles), comentar noticias, valorar noticias, y configurar el sitio Web para mostrar las noticias que un usuario desea.  4) Este podría ser un detalle menor, pienso que el uso de redes sociales se podría usar para algo más que solamente mostrar la noticia más importante (ej. mostrar una especie de tracking (social) de una(s) noticia(s) similar).  DETALLES MENORES:  - Al final de la introducción, el uso de BOLD no es recomendado. - “Los titulares no realizan un buen análisis”. ¿Qué es un “buen” análisis?. Durante el trabajo, se observa varios adjetivos usados de manera ambiguas y que son innecesarios (ej. “complejo proceso” en la sección 2.1). - Dentro de la sección 2: “Desarrollo”, se encuentra el trabajo relacionado (sección 2.1). Esta sección debería ser re-estructurada. - Las citas del tipo “X, y otros, AÑO” (ej. sección 2.2 “Wilson, y otros, 2014”), creo que están incorrectas. Deberían usar “et al”. - Sección 2.2, ¿la coincidencia de palabras es suficiente para decir que dos noticias son similares? Creo que un análsis más profundo es un necesario. - Explicar un poco más el concepto “bundles”. - En las referencias se usan números [1], pero en el texto no usa números. Recomiendo seguir el formato de INFONOR.

SOLUTION: es

PROBLEM: The paper describes a deep-learning-based model for parsing the creole Singaporean English to Universal Dependencies. They implement a parser based on the model by Dozat and Manning (2016) and add neural stacking (Chen et al., 2016) to it. They train an English model and then use some of the hidden representations of the English model as input to their Singlish parser. This allows them to make use of the much larger English training set along with a small Singlish treebank, which they annotate. They show that their approach (LAS 76.57) works better than just using an English parser (LAS 65.6) or training a parser on their small Singlish data set (LAS 64.01). They also analyze for which common constructions, their approach improves parsing quality.   They also describe and evaluate a stacked POS model based on Chen et al. (2016), they discuss how common constructions should be analyzed in the UD framework, and they provide an annotated treebank of 1,200 sentences. 100 of them were annotated by two people and their inter-annotator agreement was 85.3 UAS and 75.7 LAS.  - Strengths:   - They obtain good results and their experimental setup appears to be solid.   - They perform many careful analyses and explore the influence on many parameters of their model.   - They provide a small Singlish treebank annotated according to the Universal Dependencies v1.4 guidelines.   - They propose very sound guidelines on how to analyze common Singlish constructions in UD.   - Their method is linguistically informed and they nicely exploit similarity between standard English and the creole Singaporean English.   - The paper presents methods for a low-resource language.   - They are not just applying an existing English method to another language but instead present a method that can be potentially used for other closely related language pairs.   - They use a well-motivated method for selecting the sentences to include in their treebank.   - The paper is very well written and easy to read.  - Weaknesses:   - The annotation quality seems to be rather poor. They performed double annotation of 100 sentences and their inter-annotator agreement is just 75.72% in terms of LAS. This makes it hard to assess how reliable the estimate of the LAS of their model is, and the LAS of their model is in fact slightly higher than the inter-annotator agreement.   UPDATE: Their rebuttal convincingly argued that the second annotator who just annotated the 100 examples to compute the IAA didn't follow the annotation guidelines for several common constructions. Once the second annotator fixed these issues, the IAA was reasonable, so I no longer consider this a real issue.  - General Discussion:  I am a bit concerned about the apparently rather poor annotation quality of the data and how this might influence the results, but overall, I liked the paper a lot and I think this would be a good contribution to the conference.  - Questions for the authors:   - Who annotated the sentences? You just mention that 100 sentences were annotated by one of the authors to compute inter=annotator agreement but you don't mention who annotated all the sentences.   - Why was the inter-annotator agreement so low? In which cases was there disagreement? Did you subsequently discuss and fix the sentences for which there was disagreement?   - Table A2: There seem to be a lot of discourse relations (almost as many as dobj relations) in your treebank. Is this just an artifact of the colloquial language or did you use "discourse" for things that are not considered "discourse" in other languages in UD?   - Table A3: Are all of these discourse particles or discourse + imported vocab? If the latter, perhaps put them in separate tables, and glosses would be helpful.  - Low-level comments:   - It would have been interesting if you had compared your approach to the one by Martinez et al. (2017, [Link] Perhaps you should mention this paper in the reference section.   - You use the word "grammar" in a slightly strange way. I think replacing "grammar" with syntactic constructions would make it clearer what you try to convey. (e.g., line 90)   - Line 291: I don't think this can be regarded as a variant of it-extraposition. But I agree with the analysis in Figure 2, so perhaps just get rid of this sentence.   - Line 152: I think the model by Dozat and Manning (2016) is no longer state-of-the art, so perhaps just replace it with "very high performing model" or something like that.   - It would be helpful if you provided glosses in Figure 2.

SOLUTION:
en