TASK DEFINITION: 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].
PROBLEM: In this paper authors propose a novel data augmentation scheme where instead of augmenting the input data, they augment intermediate feature representations.  Sequence auto-encoder based features are considered, and random perturbation, feature interpolation, and extrapolation based augmentation are evaluated. On three sequence classification tasks and on MNIST and CIFAR-10, it is shown that augmentation in feature space, specifically extrapolation based augmentation, results in good accuracy gains w.r.t. authors baseline.  My main questions and suggestions for further strengthening the paper are:  a) The proposed data augmentation approach is applied to a learnt auto-encoder based feature space termed ‘context vector’ in the paper.  The context vectors are then augmented and used as input to train classification models. Have the authors considered applying their feature space augmentation idea directly to the classification model during training, and applying it to potentially many layers of the model?  Also, have the authors considered convolutional neural network (CNN) architectures as well for feature space augmentation?  CNNs are now the state-of-the-art in many image and sequence classification task, it would be very valuable to see the impact of the proposed approach in that model.  b) When interpolation or extrapolation based augmentation was being applied, did the authors also consider utilizing nearby samples from competing classes as well?  Especially in case of extrapolation based augmentation it will be interesting to check if the extrapolated features are closer to competing classes than original ones.  c) With random interpolation or nearest neighbor interpolation based augmentation the accuracy seems to degrade pretty consistently.  This is counter-intuitive.  Do the authors have explanation for why the accuracy degraded with interpolation based augmentation?  d) The results on MNIST and CIFAR-10 are inconclusive.  For instance the error rate on CIFAR-10 is well below 10% these days, so I think it is hard to draw conclusions based on error rates above 30%.  For MNIST it is surprising to see that data augmentation in the input space substantially degrades the accuracy (1.093% -> 1.477%).  As mentioned above, I think this will require extending the feature space augmentation idea to CNN based models.

SOLUTION: en

PROBLEM: Este paper presenta problemas importantes en su formulación.  Los papers de experiencias prácticas deben entregar algo más que una simple descripción del sistema desarrollado: deben indicar claramente qué nuevo conocimiento, técnica o solución se obtuvo de dicha experiencia. Consecuentemente, un paper de esta naturaleza debería incluir, al menos, los siguientes elementos esenciales:  - Una introducción que explique claramente el propósito del trabajo: (a) el problema que fue resuelto directa o indirectamente con la experiencia práctica, (b) por qué el problema es importante y no trivial y (c) por qué que esta experiencia entregó información nueva dentro de dicho contexto (no obtenida con experiencias similares). - Marco teórico - La descripción del sistema: no debe ser una mera enumeración de sus componentes y funcionalidades, sino indicar claramente aquellos elementos que, durante su desarrollo, aportaron información relevante al problema del estudio. - Conclusiones: deben estar alineadas con los elementos de la introducción y deben estar soportados por la evidencia entregada en la descripción del sistema.  Analizando el paper bajo esta perspectiva, encontramos problemas importantes:  Primero, la introducción no es clara respecto al propósito del trabajo y. La única parte donde se mencionan los objetivos es en el 5o párrado, donde se indica que el caso de estudio es "para demostrar empíricamente los costos de desarrollo" asociados a las tecnologías mostradas en el paper. Esto, junto con "destacar las principales características y potenciales virtudes de CakePHP y MVC.." parecen ser los elementos centrales del paper.  Segundo, la descripción del sistema no difiere mucho de un manual de sistema; falta evidencia esencial para soportar los elementos de la introducción: costos de desarrollo asociados (tiempo, personas, recursos) que, se supone, deberían ser menores que con otra metodología. Si bien las secciones que describen CakePHP y MVC tienen información relevante para el problema, no aportan valor al trabajo si no están respaldadas por evidencia obtenida directamente de la experiencia de desarrollo con esta tecnología. Por sobre todo, eché de menos una comparación con alguna otra experiencia similar, indicando, claramente qué mejoras al desarrollo introduce CakePHP/MVC.  Por último, las conclusiones del paper no están alineadas con los elementos indicados en la introducción; algunas de ellas entregan información fuera del contexto (conclusiones #5 y #6) o son irrelevantes (conclusión #2); otras carecen de evidencias que las soporten (conclusión #1) o no son explicitas en asociar la evidencia con lo concluido (conclusiones #3 y #4).  Al margen de las observaciones anteriores, el paper también requiere mejoras en la presentación de la información. Por ejemplo, no es explícito el valor que el código SQL de las figuras 10 y 11 entregan al paper. Las Figuras 12-15 no están adecuadamente descritas. Una persona que no comprenda bien el trabajo con línea de comando puede terminar totalmente desorientada y no entenderá los argumentos esgrimidos.  Por todos esos motivos el paper no está en condiciones de ser aceptado para publicación.

SOLUTION: es

PROBLEM: In the § Related work: "deeplearning4j 2 provides distributed computing of deep learning framework that runs on the distributed computing Hadoop. However, Hadoop must be installed in all computing nodes, thereby imposing high deployment and maintenance costs."  This is inexact, Deeplearning4j's most basic mode of operation is on a single machine, with Java installed. A GPU is used if available but is not a requirement (Deeplearning4j documentation: 

SOLUTION:
en