instruction:
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].
question:
El artículo propone y evalúa una aplicación desarrollada para representar de mejor forma los resultados de algoritmos de reglas de asociación. En general el artículo me parece bien escrito y estructurado. Tal vez, para mejorar, la estructura del documento agregaría una sección especial dedicada a la metodología y describiría ésta más detalladamente. Los autores evalúan cualitativamente el rendimiento de la interfaz en términos de la facilidad de interpretación de la información que entrega. Para ello exponen la información a un grupo de usuarios. El método de evaluación por usuarios es uno conocido y validado. No obstante, el artículo explica muy superficialmente el proceso de validación de usuarios usado. Por otra parte, los resultados de la evaluación presentados son sólo descriptivos. Podría haberse usado técnicas estadísticas de medición de consensos de intérpretes como el índice de Kappa u otros para analizar la calidad de la coincidencia entre los evaluadores. En síntesis, me parece un buen artículo con una idea bien elaborada pero que metodológicamente debería ser mejorado.
answer:
es


question:
This paper shows:    1. Easy, constructive proofs to derive e-error upper-bounds on neural networks with O(log 1/e) layers and O(log 1/e) ReLU units.   2. Extensions of the previous results to more general function classes, such as smooth or vector-valued functions.   3. Lower bounds on the neural network size, as a function of its number of layers. The lower bound reveals the need of exponentially many more units to approximate functions using shallow architectures.  The paper is well written and easy to follow. The technical content, including the proofs in the Appendix, look correct. Although the proof techniques are simple (and are sometimes modifications of arguments by Gil, Telgarsky, or Dasgupta), they are brought together in a coherent manner to produce sharp results. Therefore, I am leaning toward acceptance.
answer:
en


question:
This paper presents a clear hierarchical taxonomy of transfer learning methods as applicable to sequence tagging problems. This contextualizes and unifies previous work on specific instances of this taxonomy. Moreover, the paper shows that previously unexplored places in this taxonomy are competitive with or superior to the state of the art in key benchmark problems.  It'd be nice to see this explored further, such as highlighting what is the loss as you move from the more restrictive to the less restrictive transfer learning approaches, but I believe this paper is interesting and acceptable as-is.
answer:

en