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].

Example Input: Un trabajo impecable.   Bien presentado, enfocando un tema de actualidad e interés. Ameno y bien estructurado.  Sin observaciones de mi parte. Creo que es un aporte real que cautivará el interés de los asistentes.  El hecho de utilizar como elemento componente una herramienta de impacto en las redes sociales captura de inmediato la atención del lector; y la presentación que se inicia con un vistazo a los conceptos más relevantes busca aclarar que se trata de un trabajo al alcance de aquellos que participan en las redes sociales.  Si bien puede ser leído sin dificultad por una gama amplia de lectores, no carece del rigor necesario para ser una propuesta atractiva, consistente y bien planteada.  Apoyo su inclusión en Infonor con entusiasmo.
Example Output: es

Example Input: El artículo propone, según el artículo, una plataforma computacional relacionada con información académica del Propedeútico de la USACH. Posteriormente, en "III. Desarrollo de la Propuesta" se plantea una metodología. No queda claro si es plataforma computacional, si es una metodología, si es una sistematización de información...  El Abstract debe ser mejorado, al igual que las Conclusiones.  El artículo es breve, podría haber presentado mejor la propuesta si se hubiese extendido un poco más (la propuesta se presenta en menos de 2 hojas).  Otras observaciones: - Cambiar "Palabras Reservadas" por "Palabras Clave" - En Introducción, las páginas web mencionadas deben ser declaradas en Referencias. - Se confunde las Referencias con la identificación de los títulos de sub-secciones. Por ejemplo: "[1] Decisión Multicriterio" (no es la Referencia 1). - En página 3, cambiar "organziados" por "organizados". - En página 5, dice "Tabla 2", debe decir "Tabla 3".
Example Output: es

Example Input: This paper proposes a new kind of expert model where a sparse subset of most reliable experts is chosen instead of the usual logarithmic opinion pool of a PoE. I find the paper very unclear. I tried to find a proper definition of the joint model p(x,z) but could not extract this from the text. The proposed “EM-like” algorithm should then also follow directly from this definition. At this point I do not see if such as definition even exists. In other words, is there is an objective function on which the iterates of the proposed algorithm are guaranteed to improve on the train data? We also note that the “product of unifac models” from Hinton tries to do something very similar where only a subset of the experts will get activated to generate the input:
Example Output:
en