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: Resumen: Este artículo analiza un conjunto de estudios con el objetivo de conocer que piensan los investigadores sobre la técnica de educación más adecuada.  Evaluación: El trabajo tiene una estructura de un paper y la propuesta se ve interesante. Sin embargo,  - Aunque el trabajo discute las consecuencias de los resultados, (creo que) no discute claramente las potenciales causas. Tal vez, se pueden obtener conclusiones interesantes de por qué existe esta divergencia mencionada.  - No me queda claro de por qué se quiere tener una convergencia absoluta sobre estas técnicas. A una simple vista, me da la impresión que un conjunto técnicas aplicadas a cierto contexto parece ser apropiado.  - Background es demasiado corto para introducir los conceptos necesarios para comprender la propuesta y  Related work es sumamente pobre (hay solamente 1 cita)  Detalles menores:  1) El nombre de la sección 2 “background & …” es sumamente ambiguo, lo cual se vuelve difícil de saber de qué se trata la sección. Sugiero ser más específico (ej. “systematic review for elicitation techniques”?) 2) No se explica “systematic mapping”, solamente se explica su uso. 3) ¿Por qué no se habla de meta-analisis? Meta-analisis pareciera que puede contribuir a esta discusión. 4) Reemplazaría “authors” por “we” cuando amerita (ej. párrafo 2 - página 2). En ocasiones, cuesta saber si hablan de autores de un trabajo en particular o del trabajo que están presentando. 5) Reemplazaría “you” por “one”. “You” es informal. 6) “El **estudio** identificó 42 **estudios**” —> demasiado “estudio” ??? 7) Texto de “Figure 3” está separado de su imagen. 8) Hay una página en blanco en el medio del documento. 9) “In order to move in this direction, this study aims auscultating how researchers represent the appropriateness of the techniques.” ¿Cuál dirección? Es ambiguo está oración.

A: es
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Q: A new sparse coding model is introduced that learns features jointly with their transformations. It is found that inference over per-image transformation variables is hard, so the authors suggest tying these variables across all data points, turning them into global parameters, and using multiple transformations for each feature. Furthermore, it is suggested to use a tree of transformations, where each path down the tree generates a feature by multiplying the root feature by the transformations associated with the edges. The one-layer tree model achieves similar reconstruction error as traditional sparse coding, while using fewer parameters.  This is a nice addition to the literature on sparse coding and the literature on learning transformation models. The authors identify and deal with a difficult inference problem that can occur in transformation models. That said, I am skeptical about the usefulness of the general approach. The authors take it as a given that “learning sparse features and transformations jointly” is an important goal in itself, but this is never really argued or demonstrated with experiments. It doesn’t seem like this method enables new applications, extends our understanding of learning what/where pathways in the brain, or improve our ability to model natural images.  The authors claim that the model extracts pose information, but although the model explicitly captures the transformation that relates different features in a tree, at test time, inference is only performed over the (sparse) coefficient associated with each (feature, transformation) combination, just like in sparse coding. It is not clear what we gain by knowing that each coefficient is associated with a transformation, especially since there are many models that do this general “what / where” split.  It would be good to check that the x_{v->b} actually change significantly from their initialization values. The loss surface still looks pretty bad even for tied transformations, so they may actually not move much. Does the proposed model work better according to some measure, compared to a model where x_{v->b} are fixed and chosen from some reasonable range of parameter values (either randomly or spaced evenly)?  One of the conceptually interesting aspects of the paper is the idea of a tree of transformations, but the advantage of deeper trees is never demonstrated convincingly. It looks like the authors have only just gotten this approach to work on toy data with vertical and horizontal bars.  Finally, it is not clear how the method could be extended to have multiple layers. The transformation operators T can be defined in the first layer because they act on the input space, but the same cannot be done in the learned feature space. It is also not clear how the pose information should be further processed in a hierarchical manner, or how learning in a deep version should work.  In summary, I do not recommend this paper for publication, because it is not clear what problem is being solved, the method is only moderately novel and the novel aspects are not convincingly shown to be beneficial.

A: en
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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
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