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: Los datos abiertos de Chile Este trabajo analiza de manera general un tema que ha adquirido real relevancia en los gobiernos a nivel mundial, los datos abiertos.  La problemática que aborda el artículo está sustentada adecuadamente en las necesidades que existen de proveer datos para evaluar la transparencia y el interés público. Se realiza una investigación aplicada a las principales plataformas web gubernamentales  en Chile. El objetivo está declarado por el autor  y establece que se  presenta el estado de los datos abiertos en Chile y se realiza un diagnóstico  de los principales sitios y herramientas provistas por el estado para mejorar la transparencia y potenciar la participación  ciudadana. La revisión bibliográfica es relevante al tema pero bastante general. El modelo que se utiliza para medir la calidad de los datos en la web  es elegido sin justificar a través de  un análisis que establezca su eficiencia en comparación a otros modelos.  La revisión que se realiza del concepto de datos abiertos es mínima y no está  presente en la revisión realizada como este tema ha sido abordado en diferentes países y  los resultados que han obtenido. Los autores deberían  profundizar más el concepto de datos abiertos a nivel gubernamental para transparencia y  el interés público y sustentar mejor esta división en la literatura. El aspecto metodológico del trabajo se  enfoca a utilizar el modelo de 5 estrellas y describir una clasificación general que se realiza en base a este modelo. Aunque este enfoque metodológico es adecuado y se asocia claramente a la temática no presenta proposiciones a evaluar (preguntas de investigación o hipótesis a testear). El diagnóstico es básico y general a partir de un cuatro variables que permiten clasificar a cada plataforma. El autor  debería establecer también una categorización de lo que son los  sujetos de estudio (se menciona al  de gobierno de Chile pero son solo cuatro plataformas del total de plataformas que posee el gobierno). En este sentido debería referirse a plataformas transversales de  servicio centrales (ya que no analiza gobiernos locales en ningún momento) Este trabajo  se sustenta en la utilización de un modelo de diagnóstico ya validado en la literatura  sin embargo su aplicación es limitada y a mi juicio no permite generalizar  para el gobierno en su totalidad.  La contribución del trabajo es importante ya que presenta información relevante en el proceso de llegar a lo que es el gobierno abierto. Sin embargo la generalización de sus resultados es cuestionable ya que  está limitada  a  cuatro variables y cuatro sitios web. En  las conclusiones no se reflejan  con toda claridad las principales  contribuciones del articulo y se sugiere a los autores mejorarlas  incluyendo aspectos relevantes a la temática evaluada (los sitios web), los aportes  al estudio del gobierno abierto en Chile y reconocer las limitaciones que tiene este estudio. Los aspectos formales del trabajo son satisfactorios para el congreso.

Output: es


Input: Consider Input: This paper introduces pointer-network neural networks, which are applied to referring expressions in three small-scale language modeling tasks: dialogue modeling, recipe modeling and news article modeling. When conditioned on the co-reference chain, the proposed models outperform standard sequence-to-sequence models with attention.  The proposed models are essentially variants of pointer networks with copy mechanisms (Gulcehre et al., 2016; Gu et al., 2016; Ling et al., 2016), which have been modified to take into account reference chains. As such, the main architectural novelty lies in 1) restricting the pointer mechanism to focus on co-referenced entities, 2) applying pointer mechanism to 2D arrays (tables), and 3) training with supervised alignments. Although useful in practice, these are minor contributions from an architectural perspective.  The empirical contributions are centred around measuring perplexity on the three language modeling tasks. Measuring perplexity is typical for standard language modeling tasks, but is really an unreliable proxy for dialogue modeling and recipe generation performance. In addition to this, both the dialogue and recipe tasks are tiny compared to standard language modeling tasks. This makes it difficult to evaluate the impact of the dialogue and recipe modeling results. For example, if one was to bootstrap from a larger corpus, it seems likely that a standard sequence-to-sequence model with attention would yield performance comparable to the proposed models (with enough data, the attention mechanism could learn to align referring entities by itself). The language modeling task on news article (Gigaword) seems to yield the most conclusive results. However, the dataset for this task is non-standard and results are provided for only a single baseline. Overall, this limits the conclusions we can draw from the empirical experiments.   Finally, the paper itself contains many errors, including mathematical errors, grammatical errors and typos: - Eq. (1) is missing a sum over $z_i$. - "into the a decoder LSTM" -> "into the decoder LSTM" - "denoted as his" -> "denoted as" - "Surprising," -> "Surprisingly," - "torkens" -> "tokens" - "if follows that the next token" -> "the next token" - In the "COREFERENCE BASED LANGUAGE MODEL" sub-section, what does $M$ denote? - In the sentence: "The attribute of each column is denoted as $s_c, where $c$ is the c-th attribute". For these definitions to be make sense, $s_c$ has to be a one-hot vector. If yes, please clarify this in the text. - "the weighted sum is performed" -> "the weighted sum is computed" - "a attribute" -> "an attribute" - In the paragraph on Pointer Switch, change $p(z_{i,v} |s_{i,v}) = 1$ -> $p(z_{i,v} |s_{i,v}) = 0$. - In the "Table Pointer" paragraph, I assume you mean outer-product instead of cross-product? Otherwise, I don't see how the equations add up.   Other comments: - For the "Attention based decoder", is the attention computed using the word embeddings themselves or the hidden states of the sentence encoder? Also, it applied only to the previous turn of the dialogue or to the entire dialogue history? Please clarify this. - What's the advantage of using an "Entity state update" rule, compared to a pointer network or copy network, which you used in the dialogue and recipe tasks? Please elaborate on this. - In the Related Work section, the following sentence is not quite accurate: "For the task oriented dialogues, most of them embed the seq2seq model in traditional dialogue systems while our model queries the database directly.". There are task-oriented dialogue models which do query databases during natural language generation. See, for example, "A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System" by Wen et al.

Output: en


Input: Consider Input: El artículo realiza un estudio bibliográfico interesante sobre la tecnología IA aplicada en el campo de la fertirrigación y dosificación de nutrientes para cultivos sin suelo. No establece ni describe el diseño de una solución sobre un caso de estudio, y sólo se queda en el estudio preliminar. Por lo que el título “Diseño y Construcción de un Sistema Automático….”  No corresponde, y tendría que orientarse a lo que describe, es decir algo así como: “Análisis y estudio de los sistemas automáticos…”  Es un artículo tipo survey interesante pero se contradice con el título y la introducción, las conclusiones también no son acorde a este tipo de trabajos, debieran ser más ad-hoc con variables comparativas.


Output: es