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: The paper presents a method to learn graph embeddings in a unsupervised way using random walks. It is well written and the execution appears quite accurate. The area of learning whole graph representations does not seem to be very well explored in general, and the proposed approach enjoys having very few competitors.  In a nutshell, the idea is to linearize the graph using random walks and to compute the embedding of the central segment of each walk using the skip-thought criterion. Being not an expert in biology, I can not comment whether or not this makes sense, but the gains reported in Table 2 are quite significant.   An anonymous public comment compared this work to a number of others in which the problem of learning representations of nodes is considered. While this is arguably a different goal, one natural baseline would be to pool these representations using mean- or max- pooling. It would very interesting to do such a comparison, especially given that the considered approach heavily relies on pooling (see Figure 3(c))  To sum up, I think it is a nice paper, and with more baselines I would be ready to further increase the numerical score.

A: en
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Q: El artículo expone el desarrollo de un caso de estudio de reconocimiento de patrones para identificar remolinos oceánicos por medio de imágenes de satélite.  El articulo está bien escrito y estructurado. Su presentación sigue una secuencia lógica de desarrollo.  En lo que corresponde al estado del arte, se mencionan métodos para la detección de "eddies". Salvo el caso de redes neuronales, no se mencionan resultados cuantitativos obtenidos con cada método.  Por lo mismo, no es posible establecer una comparación del rendimiento obtenido versus otros métodos referenciados en el estado del arte.  La parte de entendimiento y exploración de los datos es débil.

A: es
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Q: El artículo propone la aplicación de Diagramas de Clases UML Orientados a Aspectos JPI. En general, el artículo está bien planteado y no hay grandes observaciones. Es más, se observa una preocupación por hacer una buena presentación del trabajo. Sólo haría algunas sugerencias menores, especialmente, con los aspectos metodológicos que deberían ser un poco más detallados.

A:
es
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