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].

[EX Q]: El tema de la participación ciudadana es hoy uno de los temas a nivel de gobierno  que interesa a los gobiernos y a los ciudadanos. Los autores presentan una aplicación que aplica estos conceptos en ámbito de gobierno local.  El objetivo del artículo no es claro. Los autores declaran que el proyecto asociado a este artículo tiene como objetivo desarrollar métodos que den soporte social a la participación de los ciudadanos de Monteria en los procesos y/o decisiones de gobierno.... Por otro lado ellos declaran que el objetivo  es proporcionar una arquitectura de apoyo  a la toma de decisiones grupales y de comunicaciones, que facilite la participación ciudadana en aquellos proceso públicos relacionados con la toma de decisiones , promover su empleo en decisiones importantes y explorar los aspectos políticos-legales asociados al mismo.  Sin embargo estos objetivos se refieren al proyecto ya que ellos no se desarrollan en el artículo. Los autores deben dejar claro el objetivo del artículo y este debe estar circunscrito a lo que se presenta en él.  El artículo también presenta aspectos negativos relacionados fundamentalmente con la revisión del estado del arte o de la literatura en el tema y en el desarrollo metodológico.  En relación a la revisión de la literatura los autores no presentan los principales estudios en el ámbito de la participación  ciudadana en el mundo. Existe un importante número de publicaciones que abordan este tema en los Estados Unidos y en Europa. Los modelos de madurez del gobierno electrónico abordan claramente este ámbito. Los autores deben  revisar en forma exhaustiva la literatura referente al tema.  El aspecto metodológico del artículo es incompleto ya que no establece un diseño de la investigación que identifique con claridad las herramientas a utilizar en cada etapa y la justificación de las mismas (comparativamente), solo se mencionan dos alternativas pero se desconoce las razones de su eliminación.   Dado que el trabajo se encuentra aún en su etapa de implementación es difícil determinar los beneficios finales de la implementación por lo cual los autores deben destacar esta limitación.
[EX A]: es

[EX Q]: El artículo habla (en el resumen y un poco en la introducción) de una experiencia tecnológica de inter-operatividad entre plataformas de enseñanza, pero no se evidencia tal experiencia en sus líneas. Los resultados no son concretos, no hay experimentación o análisis de resultados que sustenten lo afirmado en el apartado de conclusiones. El apartado de conclusiones no se relaciona con lo dicho en el resumen no expresado en la introducción como objetivo del trabajo. A pesar de ser un estudio interesante respecto a estándares y tecnologías como e-learning o t-learning, los autores no logran describir la metodología de trabajo, procesos, experimentación, resultados y valoración de los resultados. En el apartado Resultados (al final) hablan de pruebas en dispositivos pero no se describen dichas pruebas, no hay evidencia de dichas pruebas en el documento.  Por otro lado, el texto tiene carencias importantes como las siguientes: 1. Tanto el Resumen como el Abstract tienen ideas difíciles de entender o están poco elaborados. 2. Se detectan errores ortográficos en el documento. 3. Lo dicho en la Introducción coincide poco con lo dicho en el Resumen. 4. Uso de siglas (abreviaturas) no descritas en el documento (como por ejemplo ETSI), no hay un glosario de términos. 5. Párrafos que contribuyen muy poco a entender el documento, como por ejemplo el que dice "La Tabla 1 muestra el análisis de las características de las normas y estándares" o el párrafo que dice "Pruebas de acceso y despliegue sobre el BlackBerry Thorch".
[EX A]: es

[EX Q]: Strengths:  - Innovative idea: sentiment through regularization - Experiments appear to be done well from a technical point of view - Useful in-depth analysis of the model  Weaknesses:  - Very close to distant supervision - Mostly poorly informed baselines  General Discussion:  This paper presents an extension of the vanilla LSTM model that incorporates sentiment information through regularization.  The introduction presents the key claims of the paper: Previous CNN approaches are bad when no phrase-level supervision is present. Phrase-level annotation is expensive. The contribution of this paper is instead a "simple model" using other linguistic resources.  The related work section provides a good review of sentiment literature. However, there is no mention of previous attempts at linguistic regularization (e.g., [YOG14]).  The explanation of the regularizers in section 4 is rather lengthy and repetitive. The listing on p. 3 could very well be merged with the respective subsection 4.1-4.4. Notation in this section is inconsistent and generally hard to follow. Most notably, p is sometimes used with a subscript and sometimes with a superscript.  The parameter \beta is never explicitly mentioned in the text. It is not entirely clear to me what constitutes a "position" t in the terminology of the paper. t is a parameter to the LSTM output, so it seems to be the index of a sentence. Thus, t-1 is the preceding sentence, and p_t is the prediction for this sentence. However, the description of the regularizers talks about preceding words, not sentences, but still uses. My assumption here is that p_t is actually overloaded and may either mean the sentiment of a sentence or a word. However, this should be made clearer in the text.  One dangerous issue in this paper is that the authors tread a fine line between regularization and distant supervision in their work. The problem here is that there are many other ways to integrate lexical information from about polarity, negation information, etc. into a model (e.g., by putting the information into the features). The authors compare against a re-run or re-implementation of Teng et al.'s NSCL model. Here, it would be important to know whether the authors used the same lexicons as in their own work. If this is not the case, the comparison is not fair. Also, I do not understand why the authors cannot run NSCL on the MR dataset when they have access to an implementation of the model. Would this not just be a matter of swapping the datasets? The remaining baselines do not appear to be using lexical information, which makes them rather poor. I would very much like to see a vanilla LSTM run where lexical information is simply appended to the word vectors.  The authors end the paper with some helpful analysis of the models. These experiments show that the model indeed learns intensification and negation to some extent. In these experiments, it would be interesting to know how the model behaves with out-of-vocabulary words (with respect to the lexicons). Does the model learn beyond memorization, and does generalization happen for words that the model has not seen in training? Minor remark here: the figures and tables are too small to be read in print.  The paper is mostly well-written apart from the points noted above.  It could benefit from some proofreading as there are some grammatical errors and typos left. In particular, the beginning of the abstract is hard to read.  Overall, the paper pursues a reasonable line of research. The largest potential issue I see is a somewhat shaky comparison to related work. This could be fixed by including some stronger baselines in the final model. For me, it would be crucial to establish whether comparability is given in the experiments, and I hope that the authors can shed some light on this in their response.  [YOG14] [Link]  --------------  Update after author response  Thank you for clarifying the concerns about the experimental setup.   NSCL: I do now believe that the comparison is with Teng et al. is fair.  LSTM: Good to know that you did this. However, this is a crucial part of the paper. As it stands, the baselines are weak. Marginal improvement is still too vague, better would be an open comparison including a significance test.  OOV: I understand how the model is defined, but what is the effect on OOV words? This would make for a much more interesting additional experiment than the current regularization experiments.
[EX A]:
en