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: This paper proposes an alternative to Conditional Variational Auto-Encoders and Conditional MultiModal Auto-Encoders to perform inference of missing modalities in dataset with multiple modalities. The proposed approach is a Variational Auto-Encoder jointly on all the modalities  with additional KL divergence penalties between the approximate posterior given all the modalities and the approximate posterior given a subset of the modalities. The approach is named Joint Multimodal Variational Auto-Encoder. The authors make a connection between this approach and the Variation of Information. It is unclear why the authors chose the JMVAE approach instead of a more elegant Variation of Information approach. Another unaddressed issue is the scalability of the method. As far as I can tell (given that no code is provided and the specification of the encoder is missing), this approach requires a new encoder per subset of missing modalities. Right now this approach seems to scale since there are only two modalities. The fact that the estimating the log-likelihood log(p(x)) using multiple modalities provide a lower value than with just one in Table 1 is a bit odd. Could you explain that ? The comparison with between the representation learned by JMVAE and CVAE might be unfair given that the representation of CVAE is learned conditionally, on the label in the case of MNIST, and should therefore not consider the label in this representation. Intuitively, this representation could represent "style" as shown in (Kingma et al., 2014) in their conditional generation figure. For CelebA, comparing log-likelihood on models that use GANs is probably not significant since GAN does not optimizes log-likelihood.  Overall this is an interesting problem and there are also interesting ideas worth exploring further, but the execution of the paper requires more work.

Answer: en


Question: Paper fácil de leer y bien escrito.  Está en la línea de los trabajos de INFONOR.  Sin embargo, no queda claro cómo aplica la "Teoría de la relevancia", es demasiado escueto en este ámbito del artículo que a mi parecer es lo más importante. Por lo que no es posible dar una opinión certera sobre el trabajo.  Se sugiere expandir la sección 2.2, en lo referente a cómo los aspectos para determinar la relevancia son utilizados o mezclados para determinar si una "news" es relevante o no.  La herramienta elaborada es interesante como también los elementos utilizados en su desarrollo.

Answer: es


Question: El trabajo me ha resultado interesante y me ha parecido un artículo muy atractivo de leer. Sin embargo, mi principal cuestión por la que he aconsejado su rechazo es porque realmente no considero que lo presentado sea investigación. El artículo presenta una experiencia en el uso de un aplicativo móvil para el pago de impuestos pero esto es algo que ya lleva ejecutándose en otros entornos. ¿Qué aporta esto de nuevo? Igual existe alguna novedad respecto a este desarrollo pero no ha quedado reflejada en el paper. Incluso, los planteamientos de trabajos futuros de investigación planteados, yo los entiendo como evolutivos o nuevas aplicaciones. El paper sería adecuado para una track section pero no para un congreso de investigación bajo mi punto de vista.

Answer:
es