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: This paper presents a clear hierarchical taxonomy of transfer learning methods as applicable to sequence tagging problems. This contextualizes and unifies previous work on specific instances of this taxonomy. Moreover, the paper shows that previously unexplored places in this taxonomy are competitive with or superior to the state of the art in key benchmark problems.  It'd be nice to see this explored further, such as highlighting what is the loss as you move from the more restrictive to the less restrictive transfer learning approaches, but I believe this paper is interesting and acceptable as-is.

SOLUTION: en

PROBLEM: This paper presents a method to learn both a model and inference procedure at the same time with recurrent neural networks in the context of inverse problems. The proposed method is interesting and results are quite good. The paper is also nicely presented.   I would be happy to see some discussion about what the network learns in practice about natural images in the case of denoising. What are the filters like? Is it particularly sensitive to different structures in images? edges? Also, what is the state in the recurrent unit used for? when are the gates open etc.  Nevertheless, I think this is nice work which should be accepted.

SOLUTION: en

PROBLEM: El artículo presenta una propuesta de un modelo para evaluar la calidad de productos de software para video conferencias basado en open source. Si bien es cierto es tema es de interés y la propuesta tiene elementos de interés, el artículo presenta algunas oportunidades de mejora que deberían ser abordadas antes de su aceptación.  Contenido: - El apartado de "Antecedentes" provee muy poca información para ser un apartado como tal. Se recomienda explicar brevemente el sustento teórico que entregan las investigaciones base utilizadas.  - En varias ocasiones se menciona que también se definieron métricas, pero en ningún momento se entrega alguna referencia respecto a dónde pueden ser vistas en detalles si el lector está interesado. Además, en la página 5 se indica que son 73 métricas, luego en la pág. 7 se dice que son 72 y en las conclusiones sólo se resaltan 68.  - Sugiero que la sección "Algoritmo para aplicar el Modelo de Calidad..." sea apoyado por algún diagrama para representar algoritmos, por ejemplo, un diagrama de flujo o de actividades, ya que el texto es algo confuso y no permite entender de manera fácil el algoritmo propuesto.  - No queda claro cómo se determinaron los valores de la Tabla 4.  - No queda claro cómo se aplicó el modelo, ¿cómo se calculan los porcentajes de la Tabla 5?  - La tablas 2 y 3 son muy extensas lo cual provoca que el lector se pierda un poco del contexto analizado. Sugiero separarlas en diferentes tablas (separar la tabla 2 por categoría y la tabla 3 por características)  Formato:  - En el apartado "Metodología" dice "...el objeto se define...." creo que debe decir "...el objetivo se define..."  - El nombre de la figura 1 presenta un error. Dice "Caliad" en lugar de "Calidad"  - El abstract en inglés no incorpora todo lo que dice en su versión en español (no se indica nada de las métricas)  - El formato de referencias bibliográficas indica que se numera según el orden de aparición, y en el artículo se parte por la referencia 6, luego del 6 salta al 13.  - Hay artículos mencionados en la sección de referencias que nunca son referenciadas en el texto del artículo.  - En la pág. 7 hay un error en el formato de las referencias, debe ser formato numerado, y aquí aparece "(Basili et. al., 2001)

SOLUTION:
es