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].

[Q]: The paper describes an MT training data selection approach that scores and ranks general-domain sentences using a CNN classifier. Comparison to prior work using continuous or n-gram based language models is well done, even though  it is not clear of the paper also compared against bilingual data selection (e.g. sum of difference of cross-entropies). The motivation to use a CNN instead of an RNN/LSTM was first unclear to me, but it is a strength of the paper to argue that certain sections of a text/sentence are more important than others and this is achieved by a CNN. However, the paper does not experimentally show whether a BOW or SEQ (or the combination of both( representation is more important and why. The textual description of the CNN (one-hot or semi-supervised using pre-trained embeddings)  is clear, detailed, and points out the important aspects. However, a picture of the layers showing how inputs are combined would be worth a thousand words.  The paper is overall well written, but some parentheses for citations are not necessary (\citet vs. \citep) (e.g line 385).  Experiments and evaluation support the claims of the paper, but I am a little bit concerned about the method of determining the number of selected in-domain sentences (line 443) based on a separate validation set: - What validation data is used here? It is also not clear on what data hyperparameters of the CNN models are chosen. How sensitive are the models to this? - Table 2 should really compare scores of different approaches with the same number of sentences selected. As Figure 1 shows, the approach of the paper still seems to outperform the baselines in this case.   Other comments: - I would be interested in an experiment that compares the technique of the paper against baselines when more in-domain data is available, not just the development set. - The results or discussion section could feature some example sentences selected by the different methods to support the claims made in section 5.4. - In regards to the argument of abstracting away from surface forms in 5.4: Another baseline to compare against could have been the work of Axelrod, 2015, who replace some words with POS tags to reduce LM data sparsity to see whether the word2vec embeddings provide an additional advantage over this. - Using the sum of source and target classification scores is very similar to source & target Lewis-Moore LM data selection: sum of difference of cross-entropies. A reference to this work around line 435 would be reasonable.  Finally, I wonder if you could learn weights for the sum of both source & target classification scores by extending the CNN model to the bilingual/parallel setting.
[A]: en


[Q]: El artículo presenta una evaluación de técnicas de algoritmos genéticos para la ingeniería inversa en línea de productos de software. La mayor parte del trabajo se enfoca en presentar y explicar detalladamente la Ingeniería de Líneas de Productos de Software (ILPS) y la aplicación de Ingeniería inversa sobre este paradigma. La explicación asociada a ILPS y a Ingeniería Reversa es detallada en la Introducción del artículo, incluso para ingeniería reversa se entregan más dos definiciones para el mismo concepto. Sin embargo, en la misma sección no se hace referencia alguna a Algoritmos Genéticos que también es parte de este trabajo.  En general el trabajo es interesante pero carece de un alto impacto innovador respecto a trabajos asociados a Algoritmos Genéticos.  En la sección de Resultado y Evaluación se muestra un detalle de Tablas de Resultados, sin embargo la discusión y explicación de resultados solo se entrega en 1 párrafo. Se esperaría una explicación más clara respecto al significado de cada una de las columnas de la tabla y resultados correspondientes.  En la sección de referencias hay 3 referencias [11], [12], [13] para establecer una definición, se esperaría tener mayor referencias a trabajos similares, quizás que se pudiera incluir una sección de Related Work.  Menores. -- En general se recomienda revisar la redacción de algunas frases. Solo como ejemplo recomiendo revisar la última frase del Resumen. Otro ejemplo es el párrafo de AGRADECIMIENTOS. -- En figura 2 no se visualiza correctamente la serie "Con LPS" en impresión Blanco/Negro -- En pág. 8 penúltimo párrafo hay un "." que es del párrafo anterior en una línea en blanco. -- La tabla 2 tiene un formato de Fuente más grande y al parecer de otro tipo al del resto del artículo.
[A]: es


[Q]: Se propone la utilización de la metodología GAIA para la trazabilidad a los requisitos, el enfoque propuesto se basa en la capacidad social de los agentes para procesar conocimiento, percibir los cambios del entorno y comunicación. Se trata de una tarea compleja, pues en el desarrollo de software se emplean gran variedad de modelos y diagramas que facilitan la representación de del conocimiento, estos artefactos se modifican en el tiempo. Estos cambios vienen principalmente desde el usuario.  Se requiere profundizar en la aplicación práctica de la propuesta para evaluar de mejor manera el aporte científico y práctico.
[A]:
es