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].

Input: Consider Input: En  Cap III no veo diferencias o aportes  sustantivos a lo ya manifestado en documento “la necesidad en Chile de una infraestructura tecnológica colaborativa de apoyo a la investigación astronómica” Red Universitaria Nacional, Noviembre 2008. De manera que corresponde citarlo como referencia o sino hacer los aportes o diferencias sustantivas, al igual que [Link]  Finalmente, el artículo carece de relevancia, ya que los aportes no se diferencias de lo que presenta.   Más aún, las figuras no se explican, como tampoco se cita su fuente que están dadas en [Link]   No cabe duda que lo relevante serán los resultados que se obtengan del  proyecto (FONDEF D11I1060, adjudicado el año 2011), en el sentido del diseño e implementación de un observatorio virtual, el cual deberá cumplir con los estándares de IVOA, sin embargo, por ahora, no veo aportes sustantivos.  Además, no se mencionan las "instancias donde presentarán problemáticas", tampoco la o las "problemáticas que enfrentan" como comunidad ante el procesamiento de datos que serán resueltos mediante "técnicas computacionales", las que hasta ahora son desconocidas.  Por otro lado la arquitectura que se muestra y me parece natural es la de IVOA, sin embargo, no se muestran, al menos por ahora, los aportes que se han realizado en este sentido.

Output: es


Input: Consider Input: El documento intenta mostrar una evaluación de atributos de calidad de software basada en el estándar ISO 9126. El documento muestra una propuesta de una plantilla con una serie de preguntas para analizar la calidad de diferentes atributos de calidad de un producto software desarrollado. Sin embargo, el documento carece de estructura. La redacción es deficiente. En algunas partes del documento no se siguen los parámetros de formato exigidos en la guía de autores. Por ejemplo, el resumen (abstract) está centrado y según la guía del evento debe estar justificado. De la misma forma se presentan algunos párrafos del documento. En cuanto a la redacción, el documento es difícil de leer, faltan o están mal ubicados los signos de puntuación. Las palabras claves no coinciden como palabras claves del artículo. Faltan referencias bibliográficas que sustenten las afirmaciones que se hacen. A pesar de que la plantilla puede ser tan útil como intentan asegurar en el trabajo, es necesario buscar una validación más consolidada que permita asegurar su utilidad. Las estadísticas presentadas carecen de justificaciones válidas y el formato de presentación es deficiente. Gran parte del documento se centra en hacer afirmaciones descritas en el estándar ISO 1926 y: 1. No se encuentra debidamente citado como referencia principal del trabajo. 2. Centrar el artículo para resumir la definición de cada característica o subcaracterística del estándar no parece muy apropiado para este tipo de trabajos. El formato de presentación de la plantilla carece de claridad. Pareciera que es un formato de cuestionario pero no se muestra como tal. Existe un listado de afirmaciones y preguntas poco claras. Algunas de dichas preguntas son mencionadas en los resultados, sin embargo no aparecen en el listado denominado por la autora como "plantila", es el caso de: ¿El sistema opera junto con otro sistema?. En términos generales el trabajo debe refinar mucho más.

Output: es


Input: Consider Input: The authors of this work propose a learnable approach to reducing the dimensionality of learned filters in deep neural networks. This is an interesting approach, but the presented work looks a bit raw.  1. There are many typos in this manuscript.  2. The experimental results are rather weak and don't show much improvement in accuracy. Instead the authors could position this work as a compression mechanism and would have to compare to low rank approximation of filters for DNNs. Yet this is not done.  3. Aside from compression, OMG can be viewed as a form of regularization to reduce the unnecessary capacity of the network to improve generalization. Again, this is not addressed in enough detail. 4. If the authors care to compare their approach to other 1-shot learning methods, then they would have to evaluate their approach with siamese and triplet learning networks. This isn't done.


Output: en