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].

Ex Input:
Se presenta el desarrollo de un prototipo para una herramienta de asignación automática de requisitos de software entre los desarrolladores. Esta herramienta puede ser muy útil para los equipos de desarrollo de software. Se trata de realizar un aporte mediante esta herramienta a  la calidad de los productos desarrollados.  No se explica cuál es la heurística utilizada para la asignación de requisitos a los programadores. No se presentan un estudio de las herramientas de gestión de requisitos existentes, en donde se demuestre que no existen herramientas alternativas a la presentada. Y en caso de existir alternativas, justificar por qué desarrollar una nueva. No se explica claramente las funcionalidades de la herramienta. No hay evidencia de la mejora del proceso al incluir esta herramienta, sólo se dice en las conclusiones que "es perceptible el cambio en la calidad del proceso" Las referencias bibliográficas utilizadas son en su mayoría páginas web, no se nota una revisión bibliográfica en bases de datos especializadas. Las figuras no se distinguen bien. Las referencias bibliográficas no cumplen el formato establecido. Debe redactar en tercera persona.

Ex Output:
es


Ex Input:
El artículo cumple con el requisito de presentar una experiencia empresarial en aplicaciones de TIC’s con énfasis en la minería, por lo tanto, la evaluación no se hará teniendo en consideración alguna propuesta innovativa en un artículo de carácter científico.  Este artículo describe una experiencia exitosa en el uso de BPMN para modelar el proceso de negocio del área de Ingeniería y Proyectos de una empresa minera peruana. Se usó un pequeño y simple conjunto de elementos de BPMN para modelar el proceso de negocio. Esta experiencia es válida, pero es una solución ad hoc para el proceso de negocio escogido. La solución tendría mayor valoración si se hubiese presentado un modelo pequeño que pudiese ser validado y que pudiese solucionar un conjunto determinado de procesos de negocio asociados a la minería.  Algunas observaciones y/o comentarios menores: - No cumple con el requisito de presentar los artículos como anónimos de autores e institución. - En Resumen, cambiar “control sus procesos” por “control de sus procesos”. - En Introducción, cambiar “beneficios BPMNs” por “beneficios de BPMN”. - En página 3 y otras, utiliza las palabras “figura” y “Figura” en el texto. - En página 5, cambiar “La figura 2 se ha incluido” por “En la Figura 2 se han incluido”. - La referencia a algunas figuras 3 y 4 (mostradas en página 6) solamente se mencionan al final de la página 7. Lo ideal es referenciarla primero y después mostrar la figura. - En página 7, cambiar “el agrupa las tareas” por “agrupa las tareas”. - En Referencia [5] cambiar “BPMNModeling” por “BPMN Modeling”. - La Referencia [7] debe ser completada, la Referencia [12] debe incluir el año.

Ex Output:
es


Ex Input:
This paper proposes a new Bayesian neural network architecture for predicting the values of learning curves during the training of machine learning models. This is an exploratory paper, in that the ultimate goal is to use this method in a Bayesian optimization system, but for now the experiments are limited to assessing the quality of the predictions. This builds on previous work in Domhan, 2015, however in this work the model incorporates information from all tested hyperparameter settings rather than just extrapolating from a single learning curve. This paper also explores two MCMC methods for inference: SGLD and SGHMC, but I couldn’t tell if either of these were tested in Domhan, 2015 as well.  The performance seems overall positive, particularly in the initial phase of each curve where there is very little information. In this case, as expected, sharing knowledge across curves helps. One regime which did not seem to be tested, but might be very informative, is when some curves in the training set have been mostly, or fully observed. This might be a case where sharing information really helps.  Something that concerns me about this approach is the timing. The authors stated that to train the network takes about 20-60 seconds. In the worst case, with 100 epochs, this results in a little over 1.5 hours spent training the Bayesian network. This is a non-trivial fraction of the several hours it takes to train the model being tuned.  The Bayesian network makes many separate predictions, as shown in Figure 2. It would be interesting to see how accurate some of these individual pieces are. For example, did you bound the asymptotic value of the learning curve, since you mostly predicted accuracy? If not, did the value tend to lie in [0,1]?  Below are some minor questions/comments.  Figure 1 axes should read “validation accuracy” Figure 6 can you describe LastSeenValue (although it seems self-explanatory, it’s good to be explicit) in the bottom left figure, and why isn’t it used anywhere else as a baseline? Figure 7 and Table 1 are you predicting just the final value of the curves? Or every value along each curve, conditioned on the previous values? Why do you only use 5 basis functions? Does this sufficiently capture all of the flexibility of these learning curves? Would more basis functions help or hurt?

Ex Output:

en