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].
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Question: El artículo se deja leer con facilidad, en especial en su primera mitad. Luego, hay errores de escritura y redacción que van afectando la comprensión de lo realizado (PostgrSQL en vez de PostgresSQL, con tiene en vez de contiene, ...). Adicionalmente se detallan pasos, que caen en detalles irrelevantes, como indicar que debe instalarse tal o cual herramienta, sin entrar en los aspectos realmente importantes, especialmente en la implementación del acoplamiento medio (donde, no se detalla que se implementó a nivel del SABD y que a nivel externo). Lo más criticable es el uso de dos SABD (PostgreSQL para el acoplamiento débil, y Oracle para los acoplamientos medio y fuerte) en la experimentación, esto hace que sea muy discutible la comparación que, ya no sólo tienen la implementación del algoritmo como variable independiente, sino también el SABD a utilizar.  Pse a lo anterior, pienso que el trabajo es digno de ser presentado, de forma de mostrar, en particular, las diferentes alternativas de integración de algoritmos de Minería de Datos con Sistemas Administradores de Bases de Datos.

Answer: es


Question: El trabajo presenta un report sobre aspectos de seguridad del producto software dependiendo de las tecnologías utilizadas para su desarrollo. Creo que falta rigor científico en la búsqueda de información. De hecho no es claramente explicado cómo se obtuvo la información por lo que queda como una monografía o marco teórico de un tema a investigar. No obstante, el estudio está bien presentado y su estructura es de calidad técnica. Creo que con una búsqueda en artículo de investigación puede ser mejorado.

Answer: es


Question: The paper presents a method to learn graph embeddings in a unsupervised way using random walks. It is well written and the execution appears quite accurate. The area of learning whole graph representations does not seem to be very well explored in general, and the proposed approach enjoys having very few competitors.  In a nutshell, the idea is to linearize the graph using random walks and to compute the embedding of the central segment of each walk using the skip-thought criterion. Being not an expert in biology, I can not comment whether or not this makes sense, but the gains reported in Table 2 are quite significant.   An anonymous public comment compared this work to a number of others in which the problem of learning representations of nodes is considered. While this is arguably a different goal, one natural baseline would be to pool these representations using mean- or max- pooling. It would very interesting to do such a comparison, especially given that the considered approach heavily relies on pooling (see Figure 3(c))  To sum up, I think it is a nice paper, and with more baselines I would be ready to further increase the numerical score.

Answer:
en