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: Taking into account the loss in the binarization step through a proximal Newton algorithm is a nice idea. This is at least one approach to bringing in the missing loss in the binarization step, which has recently gone from a two step process of train and binarize to a single step simultaneous train/compress. Performance on a few small tasks show the benefit. It would be nice to see some results on substantial networks and tasks which really need compression on embedded systems (a point made in the introduction). Is it necessary to discuss exploding/vanishing gradients when the RNN experiments are carried out by an LSTM, and handled by the cell error carousel? We see the desire to tie into proposition 2, but not clear that the degradation we see in the binary connect is related. Adam is used in the LSTM optimization, was gradient clipping really needed, or is the degradation of binary connect simply related to capacity? For proposition 3.1, theorem 3.1 and proposition 3.2 put the pointers to proofs in appendix.

SOLUTION: en

PROBLEM: 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.

SOLUTION: es

PROBLEM: This paper proposed a dynamic coattention network for the question answering task with long contextual documents.  The model is able to encode co-dependent representations of the question and the document, and a dynamic decoder iteratively pointing the potential answer spans to locate the final answer.   Overall, this is a well-written paper.  Although the model is a bit complicated (coattention encoder, iterative dynamic pointering decoder and highway maxout network), the intuitions behind and the details of the model are clearly presented.  Also the performance on the SQuAD dataset is good.  I would recommend this paper to be accepted.

SOLUTION:
en