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].
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Question: -	El tema es de relevancia científica. -	En el trabajo se desarrolló un análisis de la literatura sobre calidad de datos en las aplicaciones de e-government municipal. -	Metodológicamente existen tres limitaciones importantes a superar. Primero, no se ha considerado el factor de impacto de la publicaciones, con lo cual se ha desestimado el desarrollo asociado a este tipo de revisiones, mezclando trabajos de alto impacto (ejemplo, artículos de revistas ISIs factor de impacto >2, como MISQ) con trabajos sin una revisión de calidad (ejemplo, lo que Scholar "lanza" sólo por coincidir en la búsqueda). Segundo, se dice que se tomarán referencias del 2008 en adelante prioritariamente, pero muchas de sus referencias  son de antes de esa fecha, y eso no es raro, pues entre 2001 y 2004 hay una explosión de trabajos en este ámbito específico. Tercero, no se han incluido explícitamente trabajos de conferencias del área de alto impacto en la comunidad científica como AMCIS o ECIS (la primera tiene una base de datos privada, no accesible por google y la segunda es libre). -	Las limitaciones antes expuestas restringen los alcances de los interesantes  resultados expuestos en el trabajo. -	Finalmente, se sugiere avanzar en las escalas de medida de dimensiones seleccionadas  antes de desarrollar caso de estudio indicado en las conclusiones.

Answer: es


Question: Se realiza un trabajo de modelamiento de encriptación cuántica novedosa  No veo aspectos negativos

Answer: es


Question: Overall the paper address an important problem: how to evaluate more appropriately automatic dialogue responses given the fact that current practice to automatically evaluate (BLEU, METEOR, ...) is often insufficient and sometimes misleading. The proposed approach using an LSTM-based encoding of dialogue context, reference response and model response(s) that are then scored in a linearly transformed space. While the overall approach is simple it is also quite intuitiv and allows end-to-end training. As the authors rightly argue simplicity is a feature both for interpretation as well as for speed.   The experimental section reports on quite a range of experiments that seem fine to me and aim to convince the reader about the applicability of the approach. As mentioned also by others more insights from the experiments would have been great. I mentioned an in-depth failure case analysis and I would also suggest to go beyond the current dataset to really show generalizability of the proposed approach. In my opinion the paper is somewhat weaker on that front that it should have been.  Overall I like the ideas put forward and the approach seems sensible though and the paper can thus be accepted.

Answer:
en