niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
- Strengths:  -- A well-motivated approach, with a clear description and solid results.  - Weaknesses:  -- Nothing substantial other than the comments below.   - General Discussion:  The paper describes a new method called attention-over-attention for reading comprehension. First layers of the network compute a vector for each query word and document word, resulting in a |Q|xK matrix for the query and a |D|xK for the document. Since the answer is a document word, an attention mechanism is used for assigning weights to each word, depending on their interaction with query words. In this work, the authors deepen a traditional attention mechanism by computing a weight for each query word through a separate attention and then using that to weight the main attention over document words. Evaluation is properly conducted on benchmark datasets, and various insights are presented through an analysis of the results as well as a comparison to prior work. I think this is a solid piece of work on an important problem, and the method is well-motivated and clearly described, so that researchers can easily reproduce results and apply the same techniques to other similar tasks.  - Other remarks:  -- p4, Equation 12: I am assuming i is iterating over training set and p(w) is referring to P(w|D,Q) in the previous equation? Please clarify to avoid confusion.  -- I am wondering whether you explored/discussed initializing word embeddings with existing vectors such as Google News or Glove? Is there a reason to believe the general-purpose word semantics would not be useful in this task?  -- p6 L589-592: It is not clear what the authors are referring to when they say 'letting the model explicitly learn weights between individual attentions'? Is this referring to their own architecture, more specifically the GRU output indirectly affecting how much attention will be applied to each query and document word? Clarifying that would be useful. Also, I think the improvement on validation is not 4.1, rather 4.0 (72.2-68.2).  -- p7 Table 5: why do you think the weight for local LM is relatively higher for the CN task while the benefit of adding it is less? Since you included the table, I think it'll be nice to provide some insights to the reader.  -- I would have liked to see the software released as part of this submission.  -- Typo p2 L162 right column: "is not that effective than expected" --> "is not as effective as expected"?  -- Typo p7 L689 right column: "appear much frequent" --> "appears more frequently"?  -- Typo p8 L719-721 left column: "the model is hard to" --> "it is hard for the model to"? & "hard to made" --> "hard to make"?
Output: en
Un buen trabajo que está en sintonía con el INFONOR. De hecho este trabajo da continuidad a uno presentado en el INFONOR 2012. Mi única ponderación es que la referencia [13] debería ser el artículo publicado y presentado en el INFONOR en vez de la página del INFONOR.
Output: es
El trabajo presenta una revisión general de la seguridad de software enfocado en las tecnologías del desarrollo de software y cumple función como trabajo recopilatorio. El contenido se encuentra claramente explicado, no se ven problemas de redacción y puntuación. La bibliografía presenta numerosas referencias a artículos en línea y textos de seguridad informática. Sería interesante que se incluyeran más artículos científicos de ser posible.  Si bien el texto establece como trabajo futuro la realización de un estudio empírico para la selección de tecnologías de seguridad, hubiese sido interesante contar con información preliminar de este enfoque para dar mayor valor al trabajo.
Output: es
Este es un trabajo interesante, donde el autor quiere mostrar a las Honeynets como medida de seguridad alternativa, para aprendizaje del  modo de operar de intrusos y así crear nuevas formas de protección.  Observaciones:  - El nombre del único autor debe estar centralizado en el artículo. - Palabras y figuras en inglés. El artículo está en español. - Las referencias están inadecuadas: hay  un único artículo citado y con referencia incompleta. Mejorar la revisión bibliográfica, citando artículos y libros  actuales.
Output: es
Este trabajo propone una parte de un, sistema no concluido, para reconocer e interpretar el movimiento ocular como herramienta de apoyo a un psicólogo.  Es un tema interesante.  Aunque es un tema interesante no queda bien explicado el problema a resolver ni se muestra los resultados de la interpretación del movimiento ocular. Podría haber utilizado más hojas para explicar esto. Faltó una parte de análisis de resultados.  Problemas de formato (problemas de redacción, ortografía, hay ecuaciones en las cuales no explica los términos, debe redactar en tercera persona)  La modalidad de presentación era en 4 o 10 páginas, sin embargo presenta sólo 3 páginas.
Output: es
Si bien este artículo deja ver una buena cantidad de trabajo, está escrito crípticamente y es muy difícil ver hacia donde apunta.  Hay problemas de redacción en:  Resumen (1): "falta de llaves y relaciones entre tablas y datos sino y por el contrario se genera rendimiento"  Fase 2 (8): "En este punto se realizaron los montajes de la base de datos en los dos (2) SGBD NoSQL en la nube. Y se montó el sistema gestor de bases de datos móvil que va a estar en comunicación con los montados en la nube."  Comportamiento... (9): "Para el caso de MongoDB, existe un ODBC desarrollado por estudiantes que está siendo desarrollado por estudiantes, y, otro ODBC desarrollado por Simba Technologies"  El artículo, en todo caso es muy difícil de seguir...  Comprensión: El título habla de una comparación..., sin embargo nunca se ve tal comparación.  "manejan el teorema CAP"... el teorema dice que hay tres características que no pueden darse simultáneamente, por lo que "manejan" no tiene sentido.  "desnormalizar los datos, es decir las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) son sacrificadas por cuestión de rendimiento...", no veo una relación directa entre desnormalizar (un aspecto de diseño) con las propiedades acid (un conjunto de propiedades de las transacciones).  Se dice en un momento "Se eligieron dos sistemas gestores de bases de datos NoSQL alojados en la nube que son MongoDB y CouchDB; bases de datos a partir de las cuales se hacen las pruebas de transaccionalidad con el gestor de bases de datos móvil Ultralite", finalmente nunca se ven estas pruebas ni sus resultados.  Se dice "sin embargo las soluciones ODBC ya no son tan populares..." En que se sustenta esto???  Finalmente, se habla del uso de un middleware "Mobilink de Sybase" sin embargo, posteriormente se habla de problemas con contar con un odbc para los sabd noSQL (que requeriría Mobilink)... y de ultralite y la comparación no se sabe que paso...????
Output: es
Este es un tema que no ha sido abordado suficientemente y que por lo mismo es bueno el tratarlo en forma "seria".  Justamente por lo planteado anteriormente, es que a esta temática se le puede "sacar mayor partido". A pesar que considero adecuada la clasificación deducida, creo que podría haberse profundizado un poco más.
Output: es
Un buen aporte y mirada al futuro. La redacción presenta algunas dificultades, revisar. Falta dar un ejemplo para algún tipo de dispositivo, habría sido ideal.
Output: es
Thanks for the response. I look forward to reading about the effect of incentives and the ambiguity of the language in the domain.  Review before author response: The paper proposes a way to build natural language interfaces by allowing a set of users to define new concepts and syntax. It's an (non-trivial) extension of S. I. Wang, P. Liang, and C. Manning. 2016. Learning language games through interaction  Questions: - What is the size of the vocabulary used  - Is it possible to position this paper with respect to previous work on inverse reinforcement learning and imitation learning ?  Strengths: - The paper is well written - It provides a compelling direction/solution to the problem of dealing with a large set of possible programs while learning natural language interfaces.   Weaknesses: - The authors should discuss the effect of the incentives on the final performance ? Were other alternatives considered ?  - While the paper claims that the method can be extended to more practical domains, it is not clear to me how straightforward it is going to be. How sensitive is the method to the size of the vocabulary required in a domain ? Would increased ambiguity in natural language create new problems ? These questions are not discussed in the current experiments. - A real-world application would definitely strengthen the paper even more.
Output: en
The authors have recently made several connections between deep learning and tensor algebra. While their earlier works dealt with supervised learning, the current work analyzes generative models through the lens of tensor algebra.   The authors show propose a tensorial mixture model over local structures where the mixture components are expressed as tensor decompositions. They show that hierarchical tensor decomposition is exponentially more expressive compared to the shallow models.   The paper makes original contributions in terms of establishing expressivity of deep generative models. The connections with tensor algebra could lead to further innovations, e.g. in training algorithms.  However, the paper can be improved in two aspects:   (1) It will be nice if the authors make a connection between the algebraic view presented here with the geometric view presented by: 
Output: en
I like the setting presented in this paper but I have several criticism/questions:  (1) What are the failure model of this work? As richness of behaviors get complex, I expected this approach to have issues with the diversity of skills that could be discovered.  (2) Looking at Sec 5.3 -- " let X be a random variable denoting the grid in which the agent is currently situated" -- is the space discretized? And if so why and what happens if it isn't.   (3) Expanding on the first point, does the approach work with more complicated embodiment? Say a 5-link swimmer instead of 2? I think this is important to assess the generality of this approach  (4) Authors claim that "Recently, Heess et al. (2016) have independently proposed to learn a range of skills in a pre-training environment that will be useful for the downstream tasks, which is similar to our framework. However, their pre-training setup requires a set of goals to be specified. In comparison, we use intrinsic rewards as the only signal to the agent during the pre-training phase, the construction of which only requires very minimal domain knowledge."  I don't entirely agree with this. The rewards that this paper proposes are also quite hand-crafted and specific to a seemingly limited set of control tasks.
Output: en
El artículo presenta un trabajo comparativo entre el uso de un SABD relacional clásico y un SABD temporal (la traducción al inglés temporary parece no adecuada: temporal o time oriented parece más correcto).  El ejemplo planteado en el artículo es interesante y motivador, esta adecuadamente sustentado y da pie a la comparación, como se indica "es necesario definir un escenario de pruebas donde exista una aplicación concreta que pueda ser evaluada con la implementación de los paradigmas a comparar".  Hay dos aspectos que en que el artículo no es claro, y que le restan peso:  1) La tecnología sabd temporal: pgFoundry, se indica que es una extensión a PostgreSql. Sin embargo, no se da mayor información... al buscarla parece un proyecto cerrado??? ¿cómo se trabajó con esta extensión?  2) La tabla 3 debería ser el centro del artículo, sin embargo no se describe como se realizaron muchas de las comparaciones. Quedando esto como una caja negra. ¿Qué criterios se utilizaron en las comparaciones? En las conclusiones hay algunas pistas, pero hay frases poco claras como: "Se puede encontrar una mayor flexibilidad de entrada de datos en el SGBDR, puesto que existen más tipos de fuentes para poblar las bases de datos." ¿Qué se quiere decir con esto?
Output: es
Pros :  - New representation with nice properties that are derived and compared with a mathematical baseline and background - A simple algorithm to obtain the representation  Cons : - The paper sounds like an applied maths paper, but further analysis on the nature of the representation could be done, for instance, by understanding the nature of each layer, or at least, the first.
Output: en
El artículo presenta una propuesta de Reparación de Inconsistencias en Data Warehouses usando restricciones que tienen sentido semántico. Se proponen restricciones de prioridad y seguras, además de usar heurísticas previamente definidas en "Repairing dimensions hierarchies under inconsistent reclassification" para la computación de las r-reparaciones.  Los ejemplos que se utilizan para explicar la propuesta son claros. El artículo está bien escrito.
Output: es
Es un estudio realizado bajo una metodología formal (técnica de emparrillado). El objetivo tras el estudio es mejorar la preparación de estrategias para la formación en técnicas de educción de requisitos, lo cual es un aporte dada la relevancia de la Ingeniería de Requisitos en el desarrollo de software. El estudio cubre una amplia variedad de técnicas de educción, entre las cuales se incorporan las más utilizadas en la práctica.  El estudio se aplicó a personas que pertenecen a una única institución (Universidad Politécnica de Madrid), sin duda esto es una limitante ya que todos tienen exactamente la misma formación, sería interesante aplicar el estudio a ingenieros noveles con diferentes formaciones. Las conclusiones obtenidas del estudio no son novedosas, confirman lo que por lógica se podía esperar.
Output: es
The paper presents an approach for tackling the instability problem that is present in generative adversarial networks. The general idea is to allow the generator to "peek ahead" at how the discriminator will evolve its decision boundary over-time with the premise that this information should prevent the generator from collapsing to produce only samples from a single mode of the data distribution.  This is a very well written paper that clearly motivates its attack on an important open issue. The experiments are well carried out and strongly support the presented idea. The pursued approach is substantially more elegant than current existing "hacks" that are commonly used to make GANs work in practice. I however have three main issues that let me partly doubt the success of the method. If these can be resolved this paper is a clear candidate for acceptance.  1) I am not entirely convinced that the same effect cannot be obtained by the following procedure: simply train the discriminator for an extended number of K steps when updating the generator (say a number equivalent to the unrolling steps used in the current experiments) then, after the generator was updated undo the K updates to the discriminator and do 1 new update step instead. I only briefly glanced at your response to Reviewer2 which seems to imply you now tried something similar to this setup by stopping gradient flow at an appropriate point (although I think this is not exactly equivalent). 2) I tried to reproduce the simple MNIST example but using a fully connected network instead of an RNN generator without much success. Even when unrolling the discriminator for 30-40 steps the generator still engages in mode seeking behavior or does not train at all. This could either be because of a bug in my implementation or because of some peculiarities of the RNN generator or because I did not use batch normalization anywhere. If it is one of the latter two this would entail a dependence of the proposed approach on specific forms of the discriminator and generator and should be discussed. My code can be found here
Output: en
El trabajo realiza una revisión a los tipos de datos abiertos en Chile, si bien es un trabajo que debe haber tomado un tiempo considerable no veo un aporte directo a las líneas de investigación del congreso.  Por otro lado el trabajo futuro que se  indica en la conclusión sobre desarrollar una herramienta que permita visualizar los datos de transparencia activa si es interesante y será de seguro un aporte sobretodo en la contingencia actual del país.
Output: es
Buena práctica para garantizar calidad en la educción de requisitos  - El resumen está mal redactado, no debería haber explicaciones teóricas - La traducción del resumen es pésima - El artículo no está escrito en tercera persona - La Sección POKA YOKE debería ir antes de la sección VARIABILIDAD DE LOS REQUISITOS Y COSTO DE CALIDAD. - Hay varios errores de ortografía
Output: es
De alto perfil técnico, es un aporte a la temática.  Demasiado conciso, podría extenderse en el cómo (sobretodo desde el aporte fuzzy).
Output: es
No hay contribución científica interesante ya que es la aplicación de una tecnología ya conocida a un caso de estudio. A pesar de que el trabajo está bien escrito técnicamente y es fácil de seguir no veo cuál es la pregunta de investigación que pretende responder. No se identifica un problema científico a solucionar y la propuesta es simple y poco original..
Output: es
No existen hipótesis en la investigación!  No se aprecia la contribución del trabajo  Varios problemas conceptuales en la introducción (ej. "SVM son clasificadores no-lineales"  .. son lineales.. lo que pasa que se pueden extender a problemas no separables linealmente mapeando a dimensiones mayores usando funciones de kernel!! , etc ).  No es claro el objetivo de los experimentos. Que se está tratando de probar? que se puede decir de los resultados (accuracy, etc) obtenidos? porque los resultados son diferentes (mejores/peores, etc) que los otros métodos que se mencionan?
Output: es
El artículo presenta una evaluación de técnicas de algoritmos genéticos para la ingeniería inversa en línea de productos de software. La mayor parte del trabajo se enfoca en presentar y explicar detalladamente la Ingeniería de Líneas de Productos de Software (ILPS) y la aplicación de Ingeniería inversa sobre este paradigma. La explicación asociada a ILPS y a Ingeniería Reversa es detallada en la Introducción del artículo, incluso para ingeniería reversa se entregan más dos definiciones para el mismo concepto. Sin embargo, en la misma sección no se hace referencia alguna a Algoritmos Genéticos que también es parte de este trabajo.  En general el trabajo es interesante pero carece de un alto impacto innovador respecto a trabajos asociados a Algoritmos Genéticos.  En la sección de Resultado y Evaluación se muestra un detalle de Tablas de Resultados, sin embargo la discusión y explicación de resultados solo se entrega en 1 párrafo. Se esperaría una explicación más clara respecto al significado de cada una de las columnas de la tabla y resultados correspondientes.  En la sección de referencias hay 3 referencias [11], [12], [13] para establecer una definición, se esperaría tener mayor referencias a trabajos similares, quizás que se pudiera incluir una sección de Related Work.  Menores. -- En general se recomienda revisar la redacción de algunas frases. Solo como ejemplo recomiendo revisar la última frase del Resumen. Otro ejemplo es el párrafo de AGRADECIMIENTOS. -- En figura 2 no se visualiza correctamente la serie "Con LPS" en impresión Blanco/Negro -- En pág. 8 penúltimo párrafo hay un "." que es del párrafo anterior en una línea en blanco. -- La tabla 2 tiene un formato de Fuente más grande y al parecer de otro tipo al del resto del artículo.
Output: es
Cuál es la contribución del trabajo?  No es muy exhaustica la discusión de experimentos y resultados.  Cuál es la hipótesis del trabajo?  No es claro el objetivo a comparar pues existen confusiones entre medir aspectos de "eficiencia" (ej. tiempo) versus "efectividad" (manejo de ruido y resultados obtenidos al procesar imágenes).  La organización del trabajo es un poco confusa.  En muchas partes, el trabajo está más enfocado en describir "sistemas" y la "aplicación" en vez de la contribución y el modelo propiamente tal.  Contra que se compara el algoritmo propuesto??
Output: es
Este trabajo describe de manera práctica, una comunicación del como introducirse a la utilización de un robot en particular, bajo un ambiente de prueba libre, que trabaja con este tipo de aplicación. Si bien está bien escrito, solo aporta como tutorial, en vez de resultado de una investigación. Se nota que se está trabajando muy bien, pero es un trabajo preliminar.  Se debe revisar la escrita, porque el resumen es muy introductorio, no indicando lo relevante de lo que presenta el trabajo, también se utilizan nemónicos de los cuales no se describen antes. En el resumen y palabras claves se usan nemónicos que no se describen en el texto anteriormente. Tiene  la particularidad de que es un buen trabajo, pero es preliminar.  No presenta la arquitectura de lo realizado, imágenes que den cuenta de las simulaciones, resultados logrados.
Output: es
El trabajo me ha resultado interesante y me ha parecido un artículo muy atractivo de leer. Sin embargo, mi principal cuestión por la que he aconsejado su rechazo es porque realmente no considero que lo presentado sea investigación. El artículo presenta una experiencia en el uso de un aplicativo móvil para el pago de impuestos pero esto es algo que ya lleva ejecutándose en otros entornos. ¿Qué aporta esto de nuevo? Igual existe alguna novedad respecto a este desarrollo pero no ha quedado reflejada en el paper. Incluso, los planteamientos de trabajos futuros de investigación planteados, yo los entiendo como evolutivos o nuevas aplicaciones. El paper sería adecuado para una track section pero no para un congreso de investigación bajo mi punto de vista.
Output: es
Contribución a la disciplina, valor como referencia, originalidad, claridad del contenido, etc. El artículo presentado ofrece una novedosa solución correspondiente a una arquitectura multiagente abierta, dividida en tres secciones: interacción, comunicación y semántico. El trabajo está bien redactado en general, salvo algunos errores menores que son recogidos al final de este documento. La bibliografía es aceptable, si bien se considera que debe ser actualizada a trabajos recientes – la última referencia es de 2007, y existen trabajos en la literatura sobre arquitecturas MAS abiertas que no han sido recogidos en esta contribución. El artículo presenta secciones muy extensas en detrimento de secciones importantes como las de resultados o comparativas. De hecho, es sustancialmente curioso observar cómo la parte de DISEÑO Y PRUEBAS (sección VIII) no está claramente redactada ni se puede observar el valor añadido de esta contribución. De la misma forma, la sección IX, Conclusiones, debería resumir con mayor claridad estos resultados obtenidos. Destaca también la sección III, donde se habla de los sistemas de transporte de pasajeros con bastante extensión, si bien luego no existe ninguna otra referencia a este capítulo ni a este problema concreto en la sección de descripción de la arquitectura propuesta. Por todo lo anterior, no considero especialmente relevante el trabajo presentado.  NOTA:   2	Sección IIA Error gramatical: entre sí (en lugar de entre si) 2	Sección IIA	MA --> MAS  4	Sección V, segunda columna	Error gramatical: … toda su vida, os --> los  5	Antes de la figura, columna izquierda	IMA no está definido qué significa  5 	Imagen 4	Mejorar calidad  6	Primer párrafo	Mensajes[XX] (incluir referencia)  7	Al final de la primera columna	Error gramatical: Esto son: --> Estos son: Éstos -->
Output: es
Este trabajo hace una presentación de trabajos relacionados con el control de acceso de personas a determinadas instalaciones. Describe algunas tecnologías que se pueden emplear para implementar este control. Sin embargo, se queda en una propuesta que trata de adaptar soluciones a un problema local. Falta más desarrollo de modelos y sustento teórico para presentar una solución original, que aporte al avance en esta área. OBSERVACIONES DE FORMA: 1) Indicar las referencias usadas en el texto con corchetes []. 2) Mejorar la redacción del texto, uso de conectivos, prenombres, acentos ortográficos, puntos, comas, etc. Por ejemplo: "El alumno, simplemente al acercar el móvil al libro, recibirá en su terminal la información Correspondiente al texto sin ninguna intervención."  3) El título: "1. Otras Secciones."
Output: es
Combining storage and processing capabilities is an interesting research topic because data transfer is a major issue for many machine learning tasks. The paper itself is well-written, but unfortunately addresses a lot of things only to medium depth (probably due length constraints). My opinion is that a journal with an in-depth discussion of the technical details would be a better target for this paper.  Even though the researchers took an interesting approach to evaluate the performance of the system, it's difficult for me to grasp the expected practical improvements of this approach. With such a big focus on GPU (and more specialized hardware such as TPUs), the one question that comes to mind: By how much does this - or do you expect it to - beat the latest and greatest GPU on a real task?  I don't consider myself an expert on this topic even though I have some experience with SystemC.
Output: en
-	No existen bases científicas explicitas en este trabajo y su aporte a la práctica es muy limitado. -	Adicionalmente, se debe revisar cuidadosamente su redacción y la lógica de la redacción. Por ejemplo se dice "altura" cuando se debería decir magnitud. -	Es necesario que los datos revisados sean evaluados en relación al contexto, les recomiendo a los autores leer sobre análisis similares en reino unido para que puedan explicar sus resultados. -	Si es mejorado podría ser presentado en workshop de aplicaciones empresariales.
Output: es
El artículo presentado, describe  cómo modelar un sistema multiagente de acuerdo a la metodología orientada a agentes “GAIA” para modelar la trazabilidad de requisitos.  La propuesta de GAIA  para modelar la trazabilidad de los requisitos mediante Sistemas multiagente parece ser novedosa.  La presentación del artículo es bastante confusa, el documento presenta algunos errores ortográficos, de redacción y  de estructuración, se referencia a tablas que son figuras, se presentan tablas no referenciadas, no existe la figura 6, el ítem “resultados” debe ser cambiado o descrito en otro lugar del documento. Conclusiones insuficientes.
Output: es
I reviewed this paper earlier, when it was an ACL 2016 short paper draft. At that point, it had a flaw in the experiment setup, which is now corrected.  Since back then I suggested I'd be willing to accept the draft for another *ACL event provided that the flaw is corrected, I now see no obstacles in doing so.  Another reviewer did point out that the setup of the paper is somewhat artificial if we focus on real low-resource languages, relating to the costs of *finding* vs. *paying* the annotators. I believe this should be exposed in the writeup not to oversell the method.  There are relevant lines of work in annotation projection for extremely low-resource languages, e.g., Johannsen et al. (2016, ACL) and Agic et al. (2015, ACL). It would be nice to reflect on those in the related work discussion for completeness.  In summary, I think this is a nice contribution, and I vote accept.  It should be indicated whether the data is made available. I evaluate those parts in good faith now, presuming public availability of research.
Output: en
Se presenta un modelo de optimización con restricciones de asignación de tripulaciones de trenes y su implementación en Java.  El problema está claramente delimitado y tiene aplicación práctica.  La solución propuesta parece apropiada.  La presentación extremadamente breve (dos páginas de contenido) no permite evaluar la calidad técnica ni la relevancia del trabajo.  No se incluye discusión de trabajo relacionado ni de los aportes del trabajo mismo.  No se proporcionan detalles del modelo, ni del software, ni de los resultados experimentales.
Output: es
Este trabajo muestra la clasificación de género basado en descriptores locales, compara los resultados utilizando un modelo basado en apariencia y modelos SIFT y SURF. El trabajo muestra con claridad el procedimiento llevado a cabo y los resultados, tiene una adecuada bibliografía y es novedoso en cuanto a la aplicación de los algoritmos en clasificación de género. Tiene una buena redacción, existiendo algunos pequeños errores de ortografía.
Output: es
Summary: In this paper, the authors study ResNets through a theoretical formulation of a spin glass model. The conclusions are that ResNets behave as an ensemble of shallow networks at the start of training (by examining the magnitude of the weights for paths of a specific length) but this changes through training, through which the scaling parameter C (from assumption A4) increases, causing it to behave as an ensemble of deeper and deeper networks.  Clarity: This paper was somewhat difficult to follow, being heavy in notation, with perhaps some notation overloading. A summary of some of the proofs in the main text might have been helpful.  Specific Comments: - In the proof of Lemma 2, I'm not sure where the sequence beta comes from (I don't see how it follows from 11?)  - The ResNet structure used in the paper is somewhat different from normal with multiple layers being skipped? (Can the same analysis be used if only one layer is skipped? It seems like the skipping mostly affects the number of paths there are of a certain length?)  - The new experiments supporting the scale increase in practice are interesting! I'm not sure about Theorems 3, 4 necessarily proving this link theoretically however, particularly given the simplifying assumption at the start of Section 4.2?
Output: en
No queda claro si el artículo presenta una propuesta propia de evaluación de procesos (basada en CMMI o ISO), una adaptación de conceptos presentes en las normas a un proceso concreto o un estudio de caso sobre un plan de desarrollo.  La combinación de los modelos CMMI e ISO ha sido ampliamente discutida en la literatura. Sin embargo, no se incluyen referencias bibliográficas sobre este tema. Tampoco se explica en el artículo cuál es el enfoque utilizado para combinar los conceptos de ambos. Es necesario incluir nuevas referencias bibliográficas sobre este tema y otros relativos a los modelos de calidad y procesos.  La definición de fases y productos del proceso parecen arbitrarias y no están justificadas en el artículo. Las fases que se presentan no siempre concuerdan con las propuestas en el estado de la práctica de ingeniería de software. Los autores deben dar, al menos, una explicación de cómo se obtienen.  El artículo tiene varios problemas de formato no uniforme, algunos párrafos presentan un interlineado distinto, algunos títulos de sección están en negrita y otros no.  El estudio no aporta resultados interesantes con respecto de la aplicación de estos conceptos de calidad y procesos en el caso del INAPI.
Output: es
The idea of combining many modalities for product recommendation is a good one and well worth exploring. However, the approach presented in this paper is unsatisfying, as it involves combining several pre-trained models, in a somewhat ad hoc manner. Overall a nice problem, but the formulation and results are not presented clearly enough.
Output: en
This paper tackles the problem of compressing trained convnets with the goal of reducing memory overhead and speeding up the forward pass. As I understand it, the main contribution of this work is to develop fast convolution routines for sparse conv weights int he case of general sparsity (as compared with structured sparsity). They evaluate their method on both AlexNet and GoogLeNet as well as on various platforms. The authors make code available online. The paper is well written and does a good job of putting this work in the context of past model reduction techniques.  My main request of the authors would be to provide a concise summary of the speedup/memory gains achievable with this new work compared with previously published work. The authors do show the various sparsity level obtained with various methods of pruning but it is unclear to me how to translate the information given in the paper into an understanding of gains relative to other methods.
Output: en
Este trabajo propone un nuevo enfoque para el apoyo de la priorización de requisitos a través de un proceso de transformación de los Casos de Uso en un grafo de dependencia a través de la aplicación de técnicas de IR, redes bayesianas y evaluación del experto en el dominio. El enfoque se presenta como un interesante aporte para la priorización de requisitos y muestra su aplicación a un caso real. El documento está bien escrito y muy bien soportado por referencias. Los resultados son robustos según el enfoque utilizado y se presentan trabajos futuros bien direccionados.  Algunos errores tipográficos o de redacción pueden ser encontrados en la página 5 (párrafo 1 y 2). Confusión por el uso de k y K en la página 5 (o error tipográfico). Puede que no quede claro la utilización del conocimiento de la priorización realizada en el caso base de prueba con respecto a la realizada semi-automáticamente por su enfoque, salvo que se utiliza el conocimiento del experto. Quizás una comparación objetiva entre las dos priorizaciones sería adecuado.
Output: es
This paper investigates three simple weight-pruning techniques for NMT, and shows that pruning weights based on magnitude works best, and that retraining after pruning can recover original performance, even with fairly severe pruning.  The main strength of paper is that the technique is very straightforward and the results are good. Itâs also clearly written and does a nice job covering previous work.  A weakness is that the work isnât very novel, being just an application of a known technique to a new kind of neural net and application (namely NMT), with results that arenât very surprising.   Itâs not clear to me what practical significance these results have, since to take advantage of them you would need sparse matrix representations, which are trickier to get working fast on a GPU - and after all, speed is the main problem with NMT, not space. (There may be new work that changes this picture, since the field is evolving fast, but if so you need to describe it, and generally do a better job explaining why we should care about pruning.)  A suggestion for dealing with the above weakness would be to use the pruning results to inform architecture changes. For instance, figure 3 suggests that you might be able to reduce the number of hidden layers to two, and also potentially reduce the dimension of source and target embeddings.  Another suggestion is that you try to make a link between pruning+retraining and dropout (eg âA Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networksâ, Gal, arXiv 2016).  Detailed comments:  Line 111: âsoftmax weightsâ - âoutput embeddingsâ may be a preferable term  S3.2: Itâs misleading to call n the âdimensionâ of the network, and specify all parameter sizes as integer multiples of this number as if this were a logical constraint.  Line 319: You should cite Bahdanau et al here for the attention idea, rather than Luong for their use of it.  S3.3: Class-uniform and class-distribution seem very similar (and naturally get very similar results); consider dropping one or the other.  Figure 3 suggestion that you could hybridize pruning: use class-blind for most classes, but class-uniform for the embeddings.  Figure 4 should show perplexity too.  What pruning is used in section 4.2 & figure 6?  Figure 7: does loss pertain to training or test corpora?  Figure 8: This seems to be missing softmax weights. I found this diagram somewhat hard to interpret; it might be better to give relevant statistics, such as the proportion of each class that is removed by class-blind pruning at various levels.  Line 762: You might want to cite Le et al, âA Simple Way to Initialize Recurrent Networks of Rectified Linear Unitsâ, arXiv 2015.
Output: en
El artículo describe los conceptos de minería de datos y los pasos que un proceso KDD lleva a cabo en general, y esto último lo asocia a redes sociales y en particular a Facebook presentándolos como una adaptación propia, lo cual carece de fundamento y lógica. Por ejemplo, menciona las redes sociales donde los usuarios manifiestan gustos, sentimientos y otros estados, lo cual por lo general se presentan en texto, y por el contrario no señala nada respecto al tratamiento de texto para determinar la frecuencia de palabras y con esto lograr determinar los temas de conversación de un grupo de usuarios en la red. También describe algunas técnicas de minería de datos y mezcla la minería del web, quizás tratando de combinar diferentes métodos de minería que sería lo más lógico si se quiere abarcar diferentes aspectos de las redes sociales, es decir contenidos de texto se debiera utilizar el proceso KDT y no KDD, para el manejo de asociaciones o vínculos minería de la estructura de la web, etc. En la página 9 señala que utilizó la técnica de representación icónica para visualizar resultados, sin embargo no hay evidencias de esta experimentación en todo el trabajo. Finalmente en la conclusiones habla de una guía desarrollada la cual no se explícita en ninguna parte del artículo. También se debe señalar que tiene algunos errores de redacción, repetición de artículos y palabras.
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RESUMEN. El trabajo describe los pasos a seguir para aplicar conceptos de lógica difusa en dispositivos móviles. Para ejemplificar los pasos a seguir, el autor usó un robot móvil llamado AMADEUS (similar a los robots limpiadores comercializados en Japón [1]). Para aplicar los conceptos de lógica difusa, se usó módulo Mamdani.  Evaluación General. El tema es suma interesante y muy recurrente últimamente. Dispositivos que usen lógica difusa para operar es puente muy interesante y novedoso entre Inteligencia Artificial y "pervasive computing". Sin embargo, este trabajo tiene al menos una debilidad importante que debería ser resuelta:  1) En el trabajo no muestra porque es realmente importante usar lógica difusa. Un ejemplo de aplicación es fuertemente recomendable para el trabajo ¿En que ayudaría usar lógica difusa en dispositivos móviles?  2) En el trabajo no me queda muy claro si el uso de lógica difusa en dispositivos móviles es algo nuevo en esta área. Si no es algo nuevo, tal vez el trabajo podría llegar convertirse solamente en una repetición de otro trabajo. Si es algo nuevo, por favor, mencionarlo.  Comentarios Menores: - En las conclusiones, se menciona la frase "se demostró"; se sugiere cambiar a "se mostró". - Cuidar los usos de puntuaciones (ej. "...", ".") y  el uso mayúsculas. - Al final de la introducción, se sugiere mencionar la estructura del documento.  [1] Auto Mee: www.yumeki.org/comercilizaran-pequeno-robot-limpiador-de-dispositivos-tactiles
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The paper introduces a number of ideas / heuristics for learning and interpreting deep generative models of text (tf-idf weighting, a combination of using an inference networks with direct optimization of the variational parameters, a method for inducing context-sensitive word embeddings). Generally, the last bit is the most novel, interesting and promising one, however, I agree with the reviewers that empirical evaluation of this technique does not seem sufficient.     Positive:  -- the ideas are sensible   -- the paper is reasonably well written and clear    Negative  -- most ideas are not so novel  -- the word embedding method requires extra analysis / evaluation, comparison to other methods for producing context-sensitive embeddings, etc
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The paper attempts to combine Variational Auto-Encoders with the Stick-Breaking process. The motivation is to tackle the component collapsing and have a representation with stochastic dimensionality. To demonstrate the merit of their approach, the authors test this model on MNIST and SVHN in an unsupervised and semi-supervised fashion. After reading the paper in more detail, I find that the claim that the dimensionality of the latent variable is stochastic does not seem quite correct: all latent variables are "used" (which actually enable backpropagation) but the latent variables are parametrized differently (into $\pi$) and the decoding process is altered as to give the impression of sparsity. The way all these latent variables are used does not involve any marginalization but is very similar to the common soft-gating mechanism already used in LSTM or attentional model. With respect to the Figure 5b showing the decoder input weights: component collapsing probably does not have the same effect as Gaussian prior. $\pi$ is positive therefore having a very small average value might mean that its value is close to zero most of the time, not requiring any update on the weight. For the standard Gaussian prior, component collapsing means having a very noisy input with no signal involved, which forces the decoder to shut down this channel, i.e. have small incoming weights from this collapsed variable. Adding a histogram of the latent variables in addition to that might help decide if the associated weights are relatively large because they are actually used or if it's because the inputs are zero anyway. The semi-supervised results are better than a weaker version of the model used in (Kingma et al., 2014), but as to have a fairer comparison, the results should be compared with the M1+M2 model in that paper, even if that requires also using two VAEs.
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El artículo es un mero anuncio del trabajo de investigación que será realizado en una etapa posterior. Escasamente muestra el resumen del marco teórico, con sólo algunas referencias y un insuficiente estudio del estado del arte sobre el tema en cuestión. Por consiguiente no hay resultados en base a los cuales establecer juicios. El título del artículo no guarda relación a lo presentado en el cuerpo del informe. Presenta una gran cantidad de errores de redacción, ortográficos y gramaticales, figuras ilegibles, referencia a figuras inexistentes, título de una tabla en otra columna, etc.
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Validación cualitativa de UTAUT, Evidencias desde un estudio de investigación acción es un  trabajo que aporta un interesante ejemplo de investigación acción. Sin embargo, existen algunas posibilidades de mejoras. Primero, sugiero a los autores mejorar la conceptualización de "comportamiento de uso" pasando de un "adopto/no adopto" (dicotómico), a un "nivel de uso" para probar H4 y H5. Por otra parte, y en relación a las conclusiones, creo que si bien en UTAUT 2 FC es un antecedente de BI, esto es sólo en el contexto de tecnologías de consumo, y no creo que sea una comparación útil en el contexto e-learning, sugiero buscar referencias en ese contexto. Finalmente, creo que los autores deberían profundizar seriamente en las diferencias del contenido de los cursos que adoptaron y  los que no lo hicieron, ¿es posible que este contenido condicione el  uso de herramientas de evaluaciones electrónicas? Se sabe que algunos contenidos son más fácil de evaluar con herramientas electrónicas.
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This paper motivates the combination of autoregressive models with Variational Auto-Encoders and how to control the amount the amount of information stored in the latent code. The authors provide state-of-the-art results on MNIST, OMNIGLOT and Caltech-101. I find that the insights provided in the paper, e.g. with respect to the effect of having a more powerful decoder on learning the latent code, the bit-back coding, and the lossy decoding are well-written but are not novel. The difference between an auto-regressive prior and the inverse auto-regressive posterior is new and interesting though. The model presented combines the recent technique of PixelRNN/PixelCNN and Variational Auto-Encoders with Inverse Auto-Regressive Flows, which enables the authors to obtain state-of-the-art results on MNIST, OMNIGLOT and Caltech-101. Given the insights provided in the paper, the authors are also able to control the amount of information contained in the latent code to an extent. This paper gather several insight on Variational Auto-Encoders scattered through several publications in a well-written way. From these, the authors are able to obtain state-of-the-art models on small complexity datasets. Larger scale experiments will be necessary.
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This manuscript addresses an interesting solution based in machine learning techniques to classify spectra legacy data of the Hubble Space Telescope in order to publish the results and "good" spectra in Internet to scientific community. The manuscript is well-written and results are robust. Experiment is sound and the manuscript seems acceptable in the current form. The work can be short, but very interesting to the Infonor and JCC community.  The main problem of the paper is that it is difficult to compare results for the classifiers utilized. A confusion matrix and parameters for each classifier could clarify results.
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El artículo no refleja cabalmente lo indicado en el título "Revisión de técnicas de extracción de información en redes sociales sobre bases de datos NoSQL", ya que sólo se trata de una mirada general a las redes sociales y a los sistemas de persistencia de datos que utilizan (basado en sabd noSQL). Más que técnicas de extracción, se hace revisión al conocido proceso ETL utilizado en Datawarehouse, proponiendo su uso en redes sociales. El principal aporte, lo constituye una propuesta de seis pasos para la extracción de información desde redes sociales, los que se centran en tópicos conocidos, obviando los principales problemas que esto involucra, entre los que se encuentra el acceso a los datos.  Redacción (revisar numeración de páginas): (página 2) "del mundo del de los datos"  (página 5) "que aunque sean gratuitos con la finalidad principal de recolectar datos personales de los usuarios"
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El artículo describe una propuesta de arquitectura para sistemas abiertos en el contexto de agentes inteligentes. Aborda el aspecto teórico un determinado tipo de agentes en forma adecuada, dejando fuera el tipo de agentes recomendadores. La propuesta está bien descrita, detallada, y formalizada, lo que deja de manifiesto un trabajo interesante para ser presentado. EL detalle va solamente por el lado de la evaluación, quizás muy acotada y con poco desarrollo, considero que probar la arquitectura con un número reducido (50) requerimientos es muy poco para tener una evaluación empírica ad-hoc de su desempeño. En la forma, hay pequeños detalles ortográficos, puntuación y la figura 1 no es referenciada en al artículo. También hay títulos en inglés como el II b y el II a. Finalmente, llama la atención la sección de agradecimientos que está en inglés y da a a entender que el trabajo está inserto en un proyecto financiado por Conicyt.
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Este artículo describe una propuesta de implementación de una red espacial representada en el SGBD PostgreSQL, específicamente en la extensión PostGIS.  El artículo solo presenta información de modelado y diseño, pero no de implementación. A consecuencia de ello, no se presentan resultados experimentales.  El artículo tiene aceptable redacción en general. Sin embargo, es un trabajo del cual todavía no se obtienen resultados que permitan evaluar su aporte.
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This paper explores the use of Open Bigrams as a target representation of words, for application to handwriting image recognition.   Pros: - The use of OBs is novel and interesting. - Clearly written and explained.  Cons: - No comparison to previous state of the art, only with author-generated results.  - More ablation studies needed -- i.e. fill in Table3 with rnn0,1 rnn0,1,2 rnn0,1' etc etc. It is not clear where the performance is coming from, as it seems that it is single character modelling (0) and word endings (') that are actually beneficial. - While the use of Open bigrams is novel, there are works which use bag of bigrams and ngrams as models which are not really compared to or explored. E.g.
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