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: Este trabajo propone un nuevo enfoque para el apoyo de la priorización de requisitos a través de un proceso de transformación de los Casos de Uso en un grafo de dependencia a través de la aplicación de técnicas de IR, redes bayesianas y evaluación del experto en el dominio. El enfoque se presenta como un interesante aporte para la priorización de requisitos y muestra su aplicación a un caso real. El documento está bien escrito y muy bien soportado por referencias. Los resultados son robustos según el enfoque utilizado y se presentan trabajos futuros bien direccionados.  Algunos errores tipográficos o de redacción pueden ser encontrados en la página 5 (párrafo 1 y 2). Confusión por el uso de k y K en la página 5 (o error tipográfico). Puede que no quede claro la utilización del conocimiento de la priorización realizada en el caso base de prueba con respecto a la realizada semi-automáticamente por su enfoque, salvo que se utiliza el conocimiento del experto. Quizás una comparación objetiva entre las dos priorizaciones sería adecuado.

A: es
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Q: El artículo, según los revisores, no es una contribución científica, pero el tema resulta particularmente interesante de discutir en nuestro congreso. Es por ello que se recomienda aceptar el artículo para su presentación en el Workshop de aplicaciones empresariales en lugar de paper regular.

A: es
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Q: This paper proposes a weakly supervised, end-to-end neural network model for solving a challenging natural language understanding task.  As an extension of the Neural Programmer, this work aims at overcoming the ambiguities imposed by natural language.  By predefining a set of operations, the model is able to learn the interface between the language reasoning and answer composition using backpropagation.  On the WikiTableQuestions dataset, it is able to achieve a slightly better performance than the traditional semantic parser methods.   Overall, this is a very interesting and promising work as it involves a lot of real-world challenges about natural language understanding.  The intuitions and design of the model are very clear, but the complication makes the paper a bit difficult to read, which means the model is also difficult to be reimplemented. I would expect to see more details about model ablation and it would help us figure out the prominent parts of the model design.

A:
en
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