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 artículo presenta un sistema detección y seguimiento de ojos para ayuda al análisis clínico psicológico.  Comentarios generales.  En el tema que aborda el artículo se ha publicado bastante. Sin embargo, no se citan otros trabajos relevantes directamente relacionados, que nos ayuden a ubicar la propuesta dentro de la literatura. Un buen punto de inicio puede ser el número especial de la revista: Computer Vision and Image Understanding Volume 98 ,  Issue 1  (April 2005) Special issue on eye detection and tracking  La parte experimental del trabajo es muy breve. Es importante describir detalladamente los datos empleados en la experimentación, cuáles son las condiciones de captura, e incluso hacerlos públicos para que otros investigadores puedan comparar con ellos. En cuanto a los resultados, no basta con dar un porcentaje de aciertos. Hay que analizar los falsos positivos y negativos y relacionarlos con la técnica utilizada y, si es posible, con los futuros temas a investigar.  Otros comentarios:  En el artículo se menciona que se ha considerado la velocidad de respuesta, pero no se proporcionan cifras.  En la introducción se cita la referencia [3] en la revisión relacionada sobre los aspectos psicológicos del artículo, cuando esta referencia parece ser de morfología matemática.  Algunas referencias están incompletas: + En la 1 y 2 falta la editorial + En la 3 la conferencia/revista. + En la 5 el volumen, número y páginas  El artículo aborda un tema de gran interés técnico y práctico.  Se describe un sistema que parece no estar completamente desarrollado.

Answer: es


Question: This submission proposes to learn the word decomposition, or word to sub-word sequence mapping jointly with the attention based sequence-to-sequence model. A particular feature of this approach is that the decomposition is not static, instead, it also conditions on the acoustic input, and the mapping is probabilistic, i.e., one word may map to multiple sub-word sequences. The authors argue that the dynamic decomposition approach can more naturally reflect the acoustic pattern. Interestingly, the motivation behind this approach is analogous to learning the pronunciation mixture model for HMM based speech recognition, where the probabilistic mapping from a word to its pronunciations also conditions on the acoustic input, e.g.,  I. McGraw, I. Badr, and J. Glass, "Learning lexicons form speech using a pronunciation mixture model," in IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2013  L. Lu, A. Ghoshal, S. Renals, "Acoustic data-driven pronunciation lexicon for large vocabulary speech recognition", in Proc. ASRU   R. Singh, B. Raj, and R. Stern, "Automatic generation of subword units for speech recognition systems,"  in IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 2002  It would be interesting to put this work in the context by linking it to some previous works in the HMM framework.  Overall, the paper is well written, and it is theoretically convincing. The experimental study could be more solid, e.g., it is reasonable to have a word-level baseline, as the proposed approach lies in between the character-level and word-level systems. the vocabulary size of the WSJ si284 dataset is 20K at maximum, which is not very large for the softmax layer, and it is a closed vocabulary task. I guess the word-level system may be also competitive to the numbers reported in this paper. Furthermore, can you explain what is the computational bottleneck of the proposed approach? You downsampled the data by the factor of 4 using an RNN, and it still took around 5 days to converge. To me, it is a bit expensive, especially given that you only take one sample when computing the gradient. Table 2 is a little bit misleading, as CTC with language model and seq2seq with a language model model from Bahdanau et al. is much closer to the best number reported in this Table 2, while you may only get a very small improvement using a language model. Finally, "O(5) days to converge" sounds a bit odd to me.

Answer: en


Question: A pesar de que el tema referente a la problemática de la navegación autónoma de robots móviles es de interés, el trabajo presentado no necesariamente tendría que serlo. Sin embargo a medida que el lector aborda en profundidad el documento es posible darse cuenta que el trabajo presentado constituye un aporte al tema. Ya desde el título se plantea con claridad lo que el lector encontrará en el documento, lo cual se ve reforzado con un planteamiento sencillo del tema por parte del autor facilitando la comprensión del trabajo realizado. Por otra parte, se presenta un prototipo cuya implementación es posible de replicar en laboratorio por quien se sienta interesado en el tema, lo cual contribuye a que este trabajo sea considerado como posible referencia en el ámbito educacional.

Answer:
es