In this task, you will be presented with a context from an academic paper and a question separated with a 
. You have to answer the question based on the context.

Example Input: Corpus utilizados ::: Corpus 5KL
Este corpus fue constituido con aproximadamente 5 000 documentos (en su mayor parte libros) en español. Los documentos originales, en formatos heterogéneos, fueron procesados para crear un único documento codificado en utf8. Las frases fueron segmentadas automáticamente, usando un programa en PERL 5.0 y expresiones regulares, para obtener una frase por línea.

Las características del corpus 5KL se encuentran en la Tabla TABREF4. Este corpus es empleado para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning, Sección SECREF4).

El corpus literario 5KL posee la ventaja de ser muy extenso y adecuado para el aprendizaje automático. Tiene sin embargo, la desventaja de que no todas las frases son necesariamente “frases literarias”. Muchas de ellas son frases de lengua general: estas frases a menudo otorgan una fluidez a la lectura y proporcionan los enlaces necesarios a las ideas expresadas en las frases literarias.

Otra desventaja de este corpus es el ruido que contiene. El proceso de segmentación puede producir errores en la detección de fronteras de frases. También los números de página, capítulos, secciones o índices producen errores. No se realizó ningún proceso manual de verificación, por lo que a veces se introducen informaciones indeseables: copyrights, datos de la edición u otros. Estas son, sin embargo, las condiciones que presenta un corpus literario real.

Corpus utilizados ::: Corpus 8KF
Un corpus heterogéneo de casi 8 000 frases literarias fue constituido manualmente a partir de poemas, discursos, citas, cuentos y otras obras. Se evitaron cuidadosamente las frases de lengua general, y también aquellas demasiado cortas ($N \le 3$ palabras) o demasiado largas ($N \ge 30$ palabras). El vocabulario empleado es complejo y estético, además que el uso de ciertas figuras literarias como la rima, la anáfora, la metáfora y otras pueden ser observadas en estas frases.

Las características del corpus 8KF se muestran en la Tabla TABREF6. Este corpus fue utilizado principalmente en los dos modelos generativos: modelo basado en cadenas de Markov (Sección SECREF13) y modelo basado en la generación de Texto enlatado (Canned Text, Sección SECREF15). 
 Question: What datasets are used?
Example Output: Corpus 5KL Corpus 8KF

Example Input: Modern Standard Arabic (MSA) and Classical Arabic (CA) have two types of vowels, namely long vowels, which are explicitly written, and short vowels, aka diacritics, which are typically omitted in writing but are reintroduced by readers to properly pronounce words. We show that our model achieves a case ending error rate (CEER) of 3.7% for MSA and 2.5% for CA. For MSA, this CEER is more than 60% lower than other state-of-the-art systems such as Farasa and the RDI diacritizer, which are trained on the same dataset and achieve CEERs of 10.7% and 14.4% respectively.  
 Question: what are the previous state of the art?
Example Output: Farasa RDI

Example Input: Based on the gained insights, we have improved the state-of-the-art in XNLI for the Translate-Test and Zero-Shot approaches by a substantial margin. 
 Question: Is the improvement over state-of-the-art statistically significant?
Example Output:
Yes