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Question: El artículo muestra el diseño de una investigación sobre el impacto de las competencias TI en la percepción del éxito profesional, pero no es lo que señala en su título. Se observa una sección correspondiente a una extensa revisión de trabajos previos y definiciones, en comparación con la sección que muestra el diseño de la investigación, la cual es bastante breve. En mi opinión era conveniente haber presentado el artículo como una revisión sistemática sobre la literatura existente del tema con el objeto de encontrar brechas y/o similitudes en el diseño de la investigación, o haber puesto más énfasis en esto último. Si bien el tema puede ser novedoso, el artículo no lo demuestra, ya que solo es la presentación de un diseño de investigación.  En la sección de conclusiones, no se muestran conclusiones concretas a partir del trabajo realizado, solo se plantean posibles escenarios de un trabajo futuro.  Con respecto a la forma, el artículo se encuentra bien estructurado, pero se observan detalles a corregir:  - abuso de “TI” - en algunos párrafos se señalan trabajos previos sin ser referenciados - la figura del modelo es muy básica (no es un aporte) - párrafos no alineados (justificados) - la figura 1 debió ser una tabla - error en la correlación de figuras

Answer: es


Question: El artículo presenta un caso de estudio de aplicación de una plantilla para medir calidad según la norma ISO 9126. Si bien es cierto se ajusta a los alcances del evento y su propuesta puede ser de interés para los ingenieros de software que deseen tener algún instrumento práctico para aplicar en sus sistemas de calidad, el trabajo tiene serias deficiencias que deben ser mejorados para ser publicado.  La presentación técnica del documento tiene falencias que no cumplen las normas establecidas para escribir el artículo. En particular, podemos mencionar algunas:  - El formato no es uniforme como puede verse en el abstract que tiene ajustes diferentes en su extensión. También hay diferencias en el espacio después de cada párrafo. A veces existe y a veces no. Las viñetas tienen diferentes sangrías. Las referencias bibliográficas tienen diferentes sangrías.  - Lo más grave es la ortografía y redacción. El documento requiere una profunda revisión de edición. En sólo los dos primeros párrafos de la introducción he encontrado más de 5 faltas.  Respecto a su estructura creo que debe ser reorganizada para mejorar su presentación. Creo que los objetivos deben ir dentro de la introducción. La presentación de los criterios de la ISO deben ser resumidos en una tabla descriptiva. Es latosamente extensa y creo que puede ser referenciada para ver detalles. Por otro lado, creo que debería aclararse si la plantilla es preexistente o es una propuesta del trabajo, en cuyo caso debería ser resaltado ya que sería la contribución principal del artículo. Su presentación es desafortunada. Creo que debe ser resumida en una tabla y estipular claramente lo que puede responderse. La mayoría ni siquiera están presentadas como preguntas. Insisto en que si la plantilla es la contribución debería facilitarse su uso por otros ingenieros. Su presentación no ayuda a esto. (por ejemplo la primera, " Al interactuar con el sistema, identifique lo predecible que resulta ser": que respondo?) El instrumento debe ser autocontenido de manera que claramente contenga  una guía para su aplicación. Más aún, no ofrece claridad para saber cómo combino las respuestas a las consultas para obtener una métrica de calidad. Creo que queda demasiado trabajo al lector.  Los resultados no son presentados de una forma legible. Creo que una tabla ayudaría. Incluso, menciona varias veces la tabulación de los resultados pero esto no aparece. Como es un caso de estudio me gustaría ver en esa tabla las respuestas que se obtuvieron y cómo se calcularon los porcentajes que miden calidad.

Answer: es


Question: - Strengths: *- Task *- Simple model, yet the best results on SQuAD (single model0 *- Evaluation and comparison  - Weaknesses: *- Analysis of errors/results (See detailed comments below)  - General Discussion: In this paper the authors present a method for directly querying Wikipedia to answer open domain questions. The system consist of two components - a module to query/fetch wikipedia articles and a module to answer the question given the fetched set of wikipedia articles.   The document retrieval system is a traditional IR system relying on term frequency models and ngram counts.  The answering system uses a feature representation for paragraphs that consists of word embeddings, indicator features to determine whether a paragraph word occurs in a question, token-level features including POS, NER etc and a soft feature for capturing similarity between question and paragraph tokens in embedding space. A combined feature representation is used as an input to a bi-direction LSTM RNN for encoding. For questions an RNN that works on the word embeddings is used.  These are then used to train an overall classifier independently for start and end spans of sentences within a paragraph to answer questions.  The system has been trained using different Open Domain QA datasets such as SQuAD and WebQuestions by modifying the training data to include articles fetched by the IR engine instead of just the actual correct document/passage.  Overall, an easy to follow interesting paper but I had a few questions: 1) The IR system has a Accuracy@5 of over 75 %, and individually the document reader performs well and can beat the best single models on SquAD. What explains the significant drop in Table 6. The authors mention that instead of the fetched results, if they test using the best paragraph the accuracy reaches just 0.49 (from 0.26) but that is still significantly below the 0.78-79 in the SQuAD task.  So, presumably the error is this large because the neural network for matching isnt doing as good a job in learning the answers when using the modified training set (which includes fetched articles) instead of the case when training and testing is done for the document understanding task. Some analysis of whats going on here should be provided. What was the training accuracy in the both cases? What can be done to improve it? To be fair, the authors to allude to this in the conclusion but I think it still needs to be part of the paper to provide some meaningful insights.  2) I understand the authors were interested in treating this as a pure machine comprehension task and therefore did not want to rely on external sources such as Freebase which could have helped with entity typing        but that would have been interesting to use. Tying back to my first question -- if the error is due to highly relevant topical sentences as the authors mention, could entity typing have helped?  The authors should also refer to QuASE (Sun et. al 2015 at WWW2015) and similar systems in their related work. QuASE is also an Open domain QA system that answers using fetched passages - but it relies on the web instead of just Wikipedia.

Answer:
en