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 Input:
El artículo presenta el proceso de construcción de un almacén de datos para implementar OLAP sobre datos de explotación de recursos marinos en las costas de Chile.  El problema está claramente delimitado y tiene aplicación práctica relevante para el país.  El trabajo presentado corresponde a un caso de uso muy completo y detalladamente documentado de técnicas bien conocidas de minería de datos.  El ABSTRACT debe ser editado para que represente una traducción apropiada y legible del RESUMEN.  No es evidente el aporte original del trabajo.  Las conclusiones originales del artículo dicen relación con el dominio de la aplicación (estadísticas de explotación de recursos marinos) y no con temas relevantes a la conferencia.  Debería completarse la información faltante en la bibliografía.

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es


Ex Input:
This paper presents a set of experiments investigating what kinds of information are captured in common unsupervised approaches to sentence representation learning. The results are non-trivial and somewhat surprising. For example, they show that it is possible to reconstruct word order from bag of words representations, and they show that LSTM sentence autoencoders encode interpretable features even for randomly permuted nonsense sentences.  Effective unsupervised sentence representation learning is an important and largely unsolved problem in NLP, and this kind of work seems like it should be straightforwardly helpful towards that end. In addition, the experimental paradigm presented here is likely more broadly applicable to a range of representation learning systems. Some of the results seem somewhat strange, but I see no major technical concerns, and think that that they are informative. I recommend acceptance.  One minor red flag:  - The massive drop in CBOW performance in Figures 1b and 4b are not explained, and seem implausible enough to warrant serious further investigation. Can you be absolutely certain that those results would appear with a different codebase and different random seed implementing the same model? Fortunately, this point is largely orthogonal to the major results of the paper.  Two writing comments: - I agree that the results with word order and CBOW are surprising, but I think it's slightly misleading to say that CBOW is predictive of word order. It doesn't represent word order at all, but it's possible to probabilistically reconstruct word order from the information that it does encode. - Saying that "LSTM auto-encoders are more effective at encoding word order than word content" doesn't really make sense. These two quantities aren't comparable.

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en


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El artículo presenta un estudio sobre las tecnologías que pueden influenciar o afectar la seguridad del Software, abarcando los tópicos generalmente tratados en literatura asociada a seguridad informática. El enfoque que se presenta en el artículo, en lo que respecta a seguridad del software es correcto.  El artículo comienza con referencias a varios tópicos y aspectos primordiales de seguridad, sin embargo no se logra asociar claramente la relación entre los conceptos que fundamentan el estudio con el análisis posteriormente realizado referente a la influencia que tiene la tecnología en la Seguridad.  Adicionalmente, hay aspectos que debieran profundizarse (e.g., en la Figura 4 se muestra una distribución a nivel de uso de sistemas operativos, sin embargo, no se dan mayores detalles o implicaciones que podría tener dicha distribución en lo que respecta a Seguridad).  Las conclusiones no dan un real aporte de parte del autor referente al análisis que se pueda concluir después del estudio realizado.  Las referencias bibliográficas en su mayoría corresponden a textos de seguridad informática, pero se recomienda respaldar la revisión bibliográfica con mayor cantidad artículos científicos actuales.

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es