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:
The paper introduces a simple and effective method for morphological paradigm completion in low-resource settings. The method uses a character-based seq2seq model trained on a mix of examples in two languages: a resource-poor language and a closely-related resource-rich language; each training example is annotated with a paradigm properties and a language ID. Thus, the model enables transfer learning across languages when the two languages share common characters and common paradigms. While the proposed multi-lingual solution is not novel (similar architectures have been explored in syntax, language modeling, and MT), the novelty of this paper is to apply the approach to morphology. Experimental results show substantial improvements over monolingual baselines, and include a very thorough analysis of the impact of language similarities on the quality of results. The paper is interesting, very clearly written, I think it’ll be a nice contribution to the conference program.   Detailed comments:   — My main question is why the proposed general multilingual methodology was limited to pairs of languages, rather than to sets of similar languages? For example, all Romance languages could be included in the training to improve Spanish paradigm completion, and all Slavic languages with Cyrillic script could be mixed to improve Ukrainian. It would be interesting to see the extension of the models from bi-lingual to multilingual settings.   — I think Arabic is not a fair (and fairly meaningless) baseline, given how different is its script and morphology from the target languages. A more interesting baseline would be, e.g., a language with a partially shared alphabet but a different typology. For example, a Slavic language with Latin script could be used as a baseline language for Romance languages. If Arabic is excluded, and if we consider a most distant language in the same the same family as a baseline, experimental results are still strong.   — A half-page discussion of contribution of Arabic as a regularizer also adds little to the paper; I’d just remove Arabic from all the experiments and would add a regularizer (which, according to footnote 5, works even better than adding Arabic as a transfer language).                — Related work is missing a line of work on “language-universal” RNN models that use basically the same approach: they learn shared parameters for inputs in multiple languages, and add a language tag to the input to mediate between languages. Related studies include a multilingual parser (Ammar et al., 2016), language models (Tsvetkov et al., 2016), and machine translation (Johnson et al., 2016 )  Minor:  — I don’t think that the claim is correct in line 144 that POS tags are easy to transfer across languages. Transfer of POS annotations is also a challenging task.    References:   Waleed              Ammar, George Mulcaire, Miguel Ballesteros, Chris Dyer, and Noah A. Smith. "Many languages, one parser.” TACL 2016.   Yulia Tsvetkov, Sunayana Sitaram, Manaal Faruqui, Guillaume Lample, Patrick Littell, David Mortensen, Alan W. Black, Lori Levin, and Chris Dyer. "Polyglot neural language models: A case study in cross-lingual phonetic representation learning.” NAACL 2016.  Melvin Johnson, Mike Schuster, Quoc V. Le, Maxim Krikun, Yonghui Wu, Zhifeng Chen, Nikhil Thorat et al. "Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation." arXiv preprint arXiv:1611.04558 2016.  -- Response to author response:   Thanks for your response & I'm looking forward to reading the final version!
answer:
en


question:
En la práctica realiza una comunicación utilizando un esquema de distribución de procesos y datos no declarados, para lograr solucionar el problema de ruido, no indica el método de procesamiento de imagen, tampoco la estrategia utilizada, hace un manejo de información a modo de introducción al tema CPU-GPU.  Claramente es un trabajo que ataca un procesamiento de imagen preliminar, simple, donde debe mostrarse el método a paralizar y la estrategia a utilizar para su paralelización en GPU o en CPU-GPU.  Desde el punto de vista de procesamiento de imágenes es un tema poco original, pero es interesante que se comience a trabajar en paralelismo en CPU-GPU's,lo que no es novedad, pero lo interesante son las estrategias de paralelización, el como particionar los procesos y datos, el cómo utilizar las grillas, bloques e hilos, el cómo armar una topología si es posible, para dar una solución que minimice el tiempo de ejecución.  Especificar claramente que es un trabajo de procesamiento de imágenes, filtros que se utiliza, método y estrategia de paralelización.
answer:
es


question:
- Propuesta novedosa de planificación de requisitos para una fábrica de software, como un aporte hacia el mejoramiento de la calidad de proyectos.  - A pesar que el título del artículo se orienta hacia la 'planificación de requerimientos', este punto solo se vuelve a abordar cuando narran cómo implementaron el prototipo. - No incluyen una base conceptual que permita sustentar el papel que juega la administración de requisitos en el proceso de desarrollo de software y particularmente en el aseguramiento de la calidad del proceso. - No se evidencia cómo con un aporte en la planificación automática de los requisitos para la fábrica de software, ésto le permitirá reducir sus tiempos de desarrollo (estimados vs reales) y por ende asegurar una mayor calidad. - No es muy clara la relación que existe entre la propuesta que hace en el marco de CMMI.  El artículo propone un modelo de planificación de requisitos, apoyado por una herramienta automática.  El prototipo que proponen es interesante y relevante. Pienso que puede organizarse mejor el modelo y método que proponen asociado a él, que en realidad es el aporte real de los autores. Considero que desde el punto de vista técnico sería importante que el análisis de resultados que plantean con el caso de estudio del banco, se hiciera por medio de una interpretación o comparación cuantitativa, que realmente evidencie que con esa planificación automática realmente se está mejorando la calidad del proceso y/o al menos la estimación y ejecución real de tiempos de desarrollo serán menores, escenario que según antecedentes ya ha sido justificado en su relación directa con la calidad.  Es una propuesta interesante que puede ser aplicada en casos reales de procesos de administración de ingeniería de requisitos. Actualmente aportaría en la disminución de tiempos asociados a esta fase de desarrollo de productos software, y consecuentemente con la calidad del proceso. Teniendo en cuenta que la Ingeniería de Requisitos tiene tantas causas y acciones problémicas, que generan crisis de software y por ende una afectación en la gestión de la calidad, queda como un interrogante abierto el que realmente un aporte hacia la 'planificación' del requerimiento logre un efecto considerable, con respecto a otras causas o puntos cruciales como la 'priorización de requisitos', la validación y/o su trazabilidad como tal.  La organización del documento puede mejorar en los siguientes aspectos: - Algunas de las figuras que se incluyen no son necesarias, pues realmente no aportan algo adicional de lo descrito en el texto, además que visualmente no dicen mucho. - En el apartado de 'Diseño de APARD' nombran muchos aspectos de orden técnico característicos de las fábricas de software de referencia, que no le dan mayor peso a la intención del artículo, ni están dando datos realmente influyentes parra la aplicación. - Se puede optimizar la calidad de las figuras (principalmente las que muestran los componentes internos del algoritmo y las acciones de uso del sistema -perfiles, pues son las que evidencian el mayor aporte). - Hay varios errores de redacción que deben ser revisados (p. ejemplo: el uso de 'en base de', debería cambiarse por 'con base en'; 'se hace uso', por 'se usa'.. )
answer:

es