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 presenta un caso de estudio de aplicación de una plantilla para medir calidad según la norma ISO 9126. Si bien es cierto se ajusta a los alcances del evento y su propuesta puede ser de interés para los ingenieros de software que deseen tener algún instrumento práctico para aplicar en sus sistemas de calidad, el trabajo tiene serias deficiencias que deben ser mejorados para ser publicado.  La presentación técnica del documento tiene falencias que no cumplen las normas establecidas para escribir el artículo. En particular, podemos mencionar algunas:  - El formato no es uniforme como puede verse en el abstract que tiene ajustes diferentes en su extensión. También hay diferencias en el espacio después de cada párrafo. A veces existe y a veces no. Las viñetas tienen diferentes sangrías. Las referencias bibliográficas tienen diferentes sangrías.  - Lo más grave es la ortografía y redacción. El documento requiere una profunda revisión de edición. En sólo los dos primeros párrafos de la introducción he encontrado más de 5 faltas.  Respecto a su estructura creo que debe ser reorganizada para mejorar su presentación. Creo que los objetivos deben ir dentro de la introducción. La presentación de los criterios de la ISO deben ser resumidos en una tabla descriptiva. Es latosamente extensa y creo que puede ser referenciada para ver detalles. Por otro lado, creo que debería aclararse si la plantilla es preexistente o es una propuesta del trabajo, en cuyo caso debería ser resaltado ya que sería la contribución principal del artículo. Su presentación es desafortunada. Creo que debe ser resumida en una tabla y estipular claramente lo que puede responderse. La mayoría ni siquiera están presentadas como preguntas. Insisto en que si la plantilla es la contribución debería facilitarse su uso por otros ingenieros. Su presentación no ayuda a esto. (por ejemplo la primera, " Al interactuar con el sistema, identifique lo predecible que resulta ser": que respondo?) El instrumento debe ser autocontenido de manera que claramente contenga  una guía para su aplicación. Más aún, no ofrece claridad para saber cómo combino las respuestas a las consultas para obtener una métrica de calidad. Creo que queda demasiado trabajo al lector.  Los resultados no son presentados de una forma legible. Creo que una tabla ayudaría. Incluso, menciona varias veces la tabulación de los resultados pero esto no aparece. Como es un caso de estudio me gustaría ver en esa tabla las respuestas que se obtuvieron y cómo se calcularon los porcentajes que miden calidad.

SOLUTION: es

PROBLEM: Es un artículo que presenta un tema novedoso en el área de la Ingeniería de Software. El artículo está muy bien documentado y fundamentado. Las tecnologías utilizadas en el desarrollo del prototipo son de interés actual.  Como lo describe el artículo, se trata de un primer paso en una línea de investigación y del desarrollo de un prototipo de una aplicación meta-case. Queda es este sentido, poco clara cual es el nivel de madurez actual, tanto de la investigación como de la aplicación desarrollada.

SOLUTION: es

PROBLEM: I reviewed the manuscript as of December 6th.  Summary: The authors build upon generative adversarial networks for the purpose of steganalysis -- i.e. detecting hidden messages in a payload. The authors describe a new model architecture in which a new element, a 'steganalyser' is added a training objective to the GAN model.  Major Comments: The authors introduce an interesting new direction for applying generative networks. That said, I think the premise of the paper could stand some additional exposition. How exactly would a SGAN method be employed? This is not clear from the paper. Why does the model require a generative model? Steganalysis by itself seems like a classification problem (i.e. a binary decision if there a hidden message?) Would you envision that a user has a message to send and does not care about the image (container) that it is being sent with? Or does the user have an image and the network generates a synthetic version of the image as a container and then hide the message in the container? Or is the SGAN somehow trained as a method for detecting hidden codes performed by any algorithm in an image? Explicitly describing the use-case would help with interpreting the results in the paper.  Additionally, the experiments and analysis in this paper is quite light as the authors only report a few steganalysis performance numbers in the tables (Table 1,2,3). A more extensive analysis seems warranted to explore the parameter space and provide a quantitative comparison with other methods discussed (e.g. HUGO, WOW, LSB, etc.) When is it appropriate to use this method over the others? Why does the seed effect the quality of results? Does a fixed seed correspond realistic scenario for employing this method?  Minor comments: - Is Figure 1 necessary? - Why does the seed value effect the quality of the predictive performance of the model?

SOLUTION:
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