niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
El paper tiene una estructura relativamente coherente, introduce una serie de conceptos que para alguien que desconoce el tema podría ser útil, habla sobre patrones arquitectónicos y describe windows azure  Para alguien que conoce el tema resulta tedioso leer definiciones ya conocidas, por otro lado, el título del paper no es coherente con lo escrito en el manuscrito, de hecho a ratos me daba la sensación de estar leyendo un folleto comercial más que un trabajo científico, cloud computing y sobre todo sus implementaciones, como por ejemplo windows azure tienen ventajas y desventajas, por mencionar algunas desventajas: la pérdida de control, desempeño, privacidad, en latino américa todos los países tienen serios problemas de ancho de banda, por lo cual cloud computing puede constituir un riesgo más que un beneficio sino se mejora un aspecto básico, mejorar las redes de datos. Creo que el caso práctico debió explicarse más, ya que es la esencia que evidencia si cloud computing es útil o simplemente es otro buzzword que nos quiere vender el área comercial de las empresas TI. El paper se limita principalmente a explicar conceptos y bondades más que mostrar los beneficios y cualidades mediante un ejemplo o caso práctico.  El caso práctico no está detallado y el desarrollo de aplicaciones no es visto desde un punto de vista crítico, solo se mencionan aspectos positivos y no los negativos.  Aunque cloud es un término actual, después de participar en varios congresos de grid computing y sistemas colaborativos, no tengo claro aún si cloud es un buzzword del área comercial o si realmente tiene algo nuevo que no tenían los conceptos que se acuñaron antes, aunque falto una visión critica y objetiva de la temática, en partes parece un folleto comercial, creo que se puede generar una discusión abierta del tema para ayudar a responder las dudas que existen entorno al termino de cloud computing.  El paper tiene errores de redacción en el resumen, sin embargo, tiene coherencia y una evolución del tema, aunque el tema en que evoluciona no es alineado con el título del documento.
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Es un buen trabajo, bien escrito, trata un tema nuevo en red de sensores acuáticos, reportara las pruebas más en detalle y la efectividad en la aplicación.
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Resumen: Este artículo analiza un conjunto de estudios con el objetivo de conocer que piensan los investigadores sobre la técnica de educación más adecuada.  Evaluación: El trabajo tiene una estructura de un paper y la propuesta se ve interesante. Sin embargo,  - Aunque el trabajo discute las consecuencias de los resultados, (creo que) no discute claramente las potenciales causas. Tal vez, se pueden obtener conclusiones interesantes de por qué existe esta divergencia mencionada.  - No me queda claro de por qué se quiere tener una convergencia absoluta sobre estas técnicas. A una simple vista, me da la impresión que un conjunto técnicas aplicadas a cierto contexto parece ser apropiado.  - Background es demasiado corto para introducir los conceptos necesarios para comprender la propuesta y  Related work es sumamente pobre (hay solamente 1 cita)  Detalles menores:  1) El nombre de la sección 2 “background & …” es sumamente ambiguo, lo cual se vuelve difícil de saber de qué se trata la sección. Sugiero ser más específico (ej. “systematic review for elicitation techniques”?) 2) No se explica “systematic mapping”, solamente se explica su uso. 3) ¿Por qué no se habla de meta-analisis? Meta-analisis pareciera que puede contribuir a esta discusión. 4) Reemplazaría “authors” por “we” cuando amerita (ej. párrafo 2 - página 2). En ocasiones, cuesta saber si hablan de autores de un trabajo en particular o del trabajo que están presentando. 5) Reemplazaría “you” por “one”. “You” es informal. 6) “El **estudio** identificó 42 **estudios**” —> demasiado “estudio” ??? 7) Texto de “Figure 3” está separado de su imagen. 8) Hay una página en blanco en el medio del documento. 9) “In order to move in this direction, this study aims auscultating how researchers represent the appropriateness of the techniques.” ¿Cuál dirección? Es ambiguo está oración.
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El artículo describe un caso de innovación empresarial que apoya los procesos de aprendizaje organizacional. El principal mérito del caso es que se ha logrado un impacto muy significativo con una inversión modesta de recursos. Adicionalmente se enfatiza al conocimiento como un elemento estratégico para la organización, el cual requiere acciones concretas de gestión y asignación de recursos. Finalmente, se debe destacar una redacción impecable y amena del caso.
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El documento intenta mostrar una evaluación de atributos de calidad de software basada en el estándar ISO 9126. El documento muestra una propuesta de una plantilla con una serie de preguntas para analizar la calidad de diferentes atributos de calidad de un producto software desarrollado. Sin embargo, el documento carece de estructura. La redacción es deficiente. En algunas partes del documento no se siguen los parámetros de formato exigidos en la guía de autores. Por ejemplo, el resumen (abstract) está centrado y según la guía del evento debe estar justificado. De la misma forma se presentan algunos párrafos del documento. En cuanto a la redacción, el documento es difícil de leer, faltan o están mal ubicados los signos de puntuación. Las palabras claves no coinciden como palabras claves del artículo. Faltan referencias bibliográficas que sustenten las afirmaciones que se hacen. A pesar de que la plantilla puede ser tan útil como intentan asegurar en el trabajo, es necesario buscar una validación más consolidada que permita asegurar su utilidad. Las estadísticas presentadas carecen de justificaciones válidas y el formato de presentación es deficiente. Gran parte del documento se centra en hacer afirmaciones descritas en el estándar ISO 1926 y: 1. No se encuentra debidamente citado como referencia principal del trabajo. 2. Centrar el artículo para resumir la definición de cada característica o subcaracterística del estándar no parece muy apropiado para este tipo de trabajos. El formato de presentación de la plantilla carece de claridad. Pareciera que es un formato de cuestionario pero no se muestra como tal. Existe un listado de afirmaciones y preguntas poco claras. Algunas de dichas preguntas son mencionadas en los resultados, sin embargo no aparecen en el listado denominado por la autora como "plantila", es el caso de: ¿El sistema opera junto con otro sistema?. En términos generales el trabajo debe refinar mucho más.
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Loa autores siguen las metodologías SEMMA y CRISP-DM para el desarrollo del proyecto. A lo largo del paper los autores van describiendo la fase de la metodología, el trabajo realizado y los resultados obtenidos en esa fase, excepto en la fase de minería de datos (y clustering) que los autores posponen la descripción del trabajo y de los resultados a la sección 5 del paper. Esto hace que la estructura del paper no sea del todo clara.  Otro cosa, es la simplificación de las variables a tener en cuenta a la hora de hacer el proceso de data mining, puesto que habría que tener en cuenta otros aspectos relativos al cliente, al receptor, ...
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El paper está bien escrito y de fácil lectura.  Se ajusta al formato del evento.  Estado del arte bien planteado y revisado.  El rechazo débil es por qué no está de acuerdo a los tópicos de interés de los trabajos de INFONOR, ver listado en [Link]#areas-interes  El paper debería ser presentado en un evento de Educación en Ingeniería. Para los cual se sugiere que los resultados obtenidos sean comparables con asignaturas sin tutorías y analizar los resultados de aprendizajes que logran los alumnos en grupos de control y experimental.
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This paper presents an approach to non-linear kernel dimensionality reduction with a trace norm regularizer in the feature space. The authors proposed an iterative minimization approach in order to obtain a local optimum of a relaxed problem.  The paper contains errors and the experimental evaluation is not convincing. Only old techniques are compared against in very toy datasets.   The authors claim state-of-the-art, however, the oil dataset is not a real benchmark, and the comparisons are to very old approaches.  The experimental evaluation should demonstrate robustness to more complex noise and outliers, as this was one of the motivations in the introduction.  The authors do not address the out-of-sample problem. This is a problem of kernel-based methods vs LVMs, and thus should be address here.   The paper contains errors:  - The last paragraph of section 1 says that this paper proposes a closed form solution to robust KPCA. This is simply wrong, as the proposed approach consists of iteratively solving iterativey a set of closed form updates  and Levenberg-Marquard optimizationd. This is not any more closed form!  - In the same paragraph (and later in the text) the authors claim that the proposed approach can be trivially generalized to incorporate other cost functions. This is not true, as in general there will be no more inner loop closed form updates and the authors will need to solve a much more complex optimization problem.   - The third paragraph of section 2 claims that this paper presents a novel energy minimization framework to solve problems of the general form of eq. (2). However, this is not what the authors solve at the end. They solve a different problem that has been subject to at least two relaxations. It is not clear how solving for a local optima of this double relaxed problem is related to the original problem they want to solve.   - The paper says that Geiger et al defined non linearities on a latent space of pre-defined dimensionality. This is wrong. This paper discovers the dimensionality of the latent space by means of a regularizer that encourages the singular values to be sparse. Thus, it does not have a fixed dimensionality, the latent space is just bounded to be smaller or equal than the dimensionality of the original space.    It is not clear to me why the author say for LVMs such as GPLVM that "the latent space is learned a priority with clean training data". One can use different noise models within the GP framework. Furthermore, the proposed approach assumes Gaussian noise (see eq. 6), which is also the trivial case for GP-based LVMs.     It is not clear what the authors mean in the paper by "pre-training" or saying that techniques do not have a training phase. KPCA is trained via a closed-form update, but there is still training.
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*** Paper Summary ***  This paper formalizes the properties required for addressing (indexing) memory augmented neural networks as well as how to pair the addressing with read/write operation. It then proposes a framework in which any Lie group as the addressing space. Experiments on algorithmic tasks are reported.  *** Review Summary ***  This paper brings unity and formalism in the requirement for memory addressing while maintaining differentiable memories. Its proposal provide a generic scheme to build addressing mechanisms. When comparing the proposed approach with key-value networks, the unbounded number of memory cells and the lack of incentive to reuse indexes might reveal impractical.   *** Detailed Review ***  The paper reads well, has appropriate relevance to related work. The unified presentation of memory augmented networks is clear and brings unity to the field. The proposed approach is introduced clearly, is powerful and gives a tool that can be reused after reading the article. I do not appreciate that the growing memory is not mentioned as a drawback. It should be stressed and a discussion on the impact it has on efficiency/scalability is needed.
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SYNOPSIS: The paper proposes a new neural network-based model for reading comprehension (reading a passage of text and answering questions based on the passage). It is similar in spirit to several other recent models, with the main exception that it is able to predict answers of different lengths, as opposed to single words/tokens/entities. The authors compare their model on the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), and show improvements over the baselines, while apparently lagging quite far behind the current state of the art reported on the SQuAD leaderboard.  THOUGHTS: The main novelty of the method is to be able to identify phrases of different lengths as possible answers to the question. However, both approaches considered -- using a POS pattern trie tree to filter out word sequences with POS tags matching those of answers in the training set, and brute-force enumeration of all phrases up to length N -- seem somewhat orthogonal to the idea of "learning end-to-end " an answer chunk extraction model. Furthermore, as other reviews have pointed out, it seems that the linguistic features actually contribute a lot to the final accuracy (Table 3). One could argue that these are easy to obtain using standard taggers, but it takes away even more from the idea of an "end-to-end trained" system.  The paper is generally well written, but there are several crucial sections in parts describing the model where it was really hard for me to follow the descriptions. In particular, the attention mechanism seems fairly standard to me in a seq2seq sense (i.e. there is nothing architecturally novel about it, as is for instance the case with the Gated Attentive Reader). I may be missing something, but even after the clarification round I still don't understand how it is novel compared to standard attention used in for instance seq2seq models.  Finally, although the method is shown to outperform the baseline method reported in the original paper introducing the SQuAD dataset, it currently seems to be 12th (out of 15 systems) on the leaderboard (
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In this interesting paper the authors explore the idea of using an ensemble of multiple discriminators in generative adversarial network training. This comes with a number of benefits, mainly being able to use less powerful discriminators which may provide better training signal to the generator early on in training when strong discriminators might overpower the generator.  My main comment is about the way the paper is presented. The caption of Figure 1. and Section 3.1 suggests using the best discriminator by taking the maximum over the performance of individual ensemble members. This does not appear to be the best thing to do because we are just bound to get a training signal that is stricter than any of the individual members of the ensemble. Then the rest of the paper explores relaxing the maximum and considers various averaging techniques to obtain a ’soft-discriminator’. To me, this idea is far more appealing, and the results seem to support this, too. Skimming the paper it seems as if the authors mainly advocated always using the strongest discriminator, evidenced by my premature pre-review question earlier.  Overall, I think this paper is a valuable contribution, and I think the idea of multiple discriminators is an interesting direction to pursue.
Output: en
El  trabajo "Liderazgo en adopción de TI en PYMEs ¿Sólo el involucramiento del propietario importa?" explora a través de la metodología IA la relación entre involucramiento del propietario y el éxito de la TI en PYME. Si bien es un buen trabajo, el texto puede ser mejorado en algunos aspectos de forma y fondo: 1.	Los autores deben declarar el objetivo del estudio para facilitar la lectura del trabajo. 2.	Lamentablemente los autores cometen un error importante al colocar a  D&M como modelo de aceptación a nivel individual ("Otros modelos de aceptación a nivel individual incluyen: el modelo de DeLone y McLean (D&M) [5]"). De hecho, a partir de ese error la redacción del texto confunde dimensiones del éxito del uso de sistemas de información (el modelo D&M) con modelos de adopción de tecnologías de información (TAM y sucesores). Los autores deben revisar D&M y ver las implicaciones para su trabajo de la correcta interpretación de este modelo. 3.	Asociado a lo anterior, ¿que entienden los autores por éxito del uso de sistemas de información? deben explicarlo, ¿los beneficios individuales y los beneficios organizaciones son parte de ellos?,  ¿es posible que otras dimensiones del éxito del uso de sistemas de información, como la calidad de la información y la calidad de servicio de la función informática, sean variables importantes para explorar en los dos proyectos estudiados?
Output: es
The paper proposes a recurrent neural architecture that can skip irrelevant input units. This is achieved by specifying R (# of words to read at each "skim"), K (max jump size), and N (max # of jumps allowed). An LSTM processes R words, predicts the jump size k in {0, 1...K} (0 signals stop), skips the next k-1 words and continues until either the number of jumps reaches N or the model reaches the last word. While the model is not differentiable, it can be trained by standard policy gradient. The work seems to have been heavily influenced by Shen et al. (2016) who apply a similar reinforcement learning approach (including the same variance stabilization) to multi-pass machine reading.   - Strengths:  The work simulates an intuitive "skimming" behavior of a reader, mirroring Shen et al. who simulate (self-terminated) repeated reading. A major attribute of this work is its simplicity. Despite the simplicity, the approach yields favorable results. In particular, the authors show through a well-designed synthetic experiment that the model is indeed able to learn to skip when given oracle jump signals. In text classification using real-world datasets, the model is able to perform competitively with the non-skimming model while being clearly faster.   The proposed model can potentially have meaningful practical implications: for tasks in which skimming suffices (e.g., sentiment classification), it suggests that we can obtain equivalent results without consuming all data in a completely automated fashion. To my knowledge this is a novel finding.   - Weaknesses:  It's a bit mysterious on what basis the model determines its jumping behavior so effectively (other than the synthetic dataset). I'm thinking of a case where the last part of the given sentence is a crucial evidence, for instance:   "The movie was so so and boring to the last minute but then its ending blew me away."   In this example, the model may decide to skip the rest of the sentence after reading "so so and boring". But by doing so it'll miss the turning point "ending blew me away" and mislabel the instance as negative. For such cases a solution can be running the skimming model in both directions as the authors suggest as future work. But in general the model may require more sophisticated architecture for controlling skimming.  It seems one can achieve improved skimming by combining it with multi-pass reading (presumably in reverse directions). That's how humans read to understand text that can't be digested in one skim; indeed, that's how I read this draft.   Overall, the work raises an interesting problem and provides an effective but intuitive solution.
Output: en
The paper reports several connections between the image representations in state-of-the are object recognition networks and findings from human visual psychophysics: 1) It shows that the mean L1 distance in the feature space of certain CNN layers is predictive of human noise-detection thresholds in natural images. 2) It reports that for 3 different 2-AFC tasks for which there exists a condition that is hard and one that is easy for humans, the mutual information between decision label and quantised CNN activations is usually higher in the condition that is easier for humans. 3) It reproduces the general bandpass nature of contrast/frequency detection sensitivity in humans.   While these findings appear interesting, they are also rather anecdotal and some of them seem to be rather trivial (e.g. findings in 2). To make a convincing statement it would be important to explore what aspects of the CNN lead to the reported findings. One possible way of doing that could be to include good baseline models to compare against. As I mentioned before, one such baseline should be reasonable low-level vision model. Another interesting direction would be to compare the results for the same network at different training stages.  In that way one might be able to find out which parts of the reported results can be reproduced by simple low-level image processing systems,  which parts are due to the general deep network’s architecture and which parts arise from the powerful computational properties (object recognition performance) of the CNNs.  In conclusion, I believe that establishing correspondences between state-of-the art CNNs and human vision is a potentially fruitful approach. However to make a convincing point that found correspondences are non-trivial, it is crucial to show that non-trivial aspects of the CNN lead to the reported findings, which was not done. Therefore, the contribution of the paper is limited since I cannot judge whether the findings really tell me something about a unique relation between high-performing CNNs and the human visual system.  UPDATE:  Thank you very much for your extensive revision and inclusion of several of the suggested baselines.  The results of the baseline models often raise more questions and make the interpretation of the results more complex, but I feel that this reflects the complexity of the topic and makes the work rather more worthwhile.   One further suggestion: As the experiments with the snapshots of the CaffeNet shows, the direct relationship between CNN performance and prediction accuracy of biological vision known from Yamins et al. 2014 and Cadieu et al. 2014 does not necessarily hold in your experiments. I think this should be discussed somewhere in the paper.  All in all, I think that the paper now constitutes a decent contribution relating state-of-the art CNNs to human psychophysics and I would be happy for this work to be accepted.  I raise the my rating for this paper to 7.
Output: en
RESUMEN:  Este trabajo presenta/ofrece una aplicación Web móvil que permite, a través de una Geo-Localización del dispositivo, crear un mapa del crimen en la ciudad de Lima, Perú.   EVALUACIÓN GENERAL:  El documento no sigue la estructura de un artículo científico y parece que tampoco sigue el formato de INFONOR. Además, el trabajo presentado parece más bien un trabajo de ingeniería que científico. Aunque esta aplicación Web móvil podría ser interesante,  se debe mencionar no ofrece ninguna dirección URL donde (com)probar la aplicación presentada.  La Sección 2 debería discutir el trabajo relacionado y algunos conceptos, pero en el medio de esta sección, se describe parte de la propuesta. Además, el trabajo define en casi una columna qué es la delincuencia usando extensas citas (“ … ”).  La sección discusión de experimentos y resultados no se describe experimentos ni resultados (estos últimos son descritos pero no discutidos), solo se muestra algunas facetas/pantallas de la aplicación. Además, justifica el uso de Android a través de una cita muy larga (“ … “).   DETALLES MENORES:  - El abstract en Ingles puede ser mejorable, comenzando por eliminar la primera palabra del paper. Se pudo escribir en español el abstract. - El formato del documento no sigue el estándar de INFONOR, especialmente con los márgenes, - En algunas partes del documento, se puede observar la palabra “tesis” y no artículo. En otras partes del texto, se puede observar la palabra “ponencia”. - La Figura 1 no aporta en casi nada al documento. - Después de cada título, se puede observar “:” que no es necesario. - La sección 2 usa de manera excesiva citas “…” - La sección 2.2 habla sobre tipos de delincuencia, pero en los sub-títulos de esta sección dice “Análisis” - El título de la sección 2.3 choca con el texto de la columna de la izquierda - La tabla 2, la cual menciona a las aplicaciones, no es evaluadas.
Output: es
El artículo presenta una comparación cuantitativa (Técnica DEA) y comparación cualitativa (Metodología MESME) de modelos de madurez BI seleccionados. El artículo es una aproximación para la generación de una futura guía metodológica enfocada a implementar mejoras en la madurez en BI para una organización. Por lo tanto, es una investigación inicial, pero la comparativa realizada es interesante.  Para la comparación cuantitativa se seleccionaron 5 de las 6 metodologías. Después, cuando se hizo el análisis cualitativo se trabajó con 6 metodologías y no con 5, incluyendo la ya descartada.  En la página 2 dice "La presente investigación, tiene como objetivo identificar ...". El objetivo no es "identificar" sino "realizar una comparación para seleccionar ...".  En la sección IV se habla de una revisión sistemática, pero no pone ninguna referencia asociada a ese trabajo anteriormente realizado. ¿Cómo seleccionó los modelos y de dónde?  Otras observaciones y/o dudas: - La Referencia 18 no es citada en el texto. - Hay 4 referencias asociadas a modelos de madurez ([3], [11], [15], [17]), ¿Ninguna hace una comparativa? - Revisar el inglés en Keywords - Cambiar "Palabras claves" por "Palabras clave" - En página 2, cambiar "En la sección V detalla" por "En la sección V se detalla" o por "La sección V detalla". - El mismo problema ocurre en la página 3 con "La Figura 3 se aprecia", "La Tabla 2 se describe", "La Figura 6 se muestra", "Se observa en la Tabla 11 se contabiliza". - Debe corregir palabras "pegadas". Por ejemplo, cambiar "aanalizar", "dedetalle", etc. - No indica el significado de cada uno de los elementos de la ecuación 3. - Antes de la Tabla 7, hay texto solamente en una columna. - En página 8, Tabla 9, cambiar "para integran" por "para integrar". - Corregir palabras mal escritas: "escazas", "se precia". - En la página 9 habla de "investigación de tesis" y no de artículo. - En Referencia [7] está escrito "Jour-nal", En Referencia [13] aparece un número después del apellido de los autores (ejemplo: "Tan1", "Sin1", "Yeoh2" - En Referencia [18] aparece "2010b"
Output: es
El artículo expone el desarrollo de un caso de estudio de reconocimiento de patrones para identificar remolinos oceánicos por medio de imágenes de satélite.  El articulo está bien escrito y estructurado. Su presentación sigue una secuencia lógica de desarrollo.  En lo que corresponde al estado del arte, se mencionan métodos para la detección de "eddies". Salvo el caso de redes neuronales, no se mencionan resultados cuantitativos obtenidos con cada método.  Por lo mismo, no es posible establecer una comparación del rendimiento obtenido versus otros métodos referenciados en el estado del arte.  La parte de entendimiento y exploración de los datos es débil.
Output: es
This paper proposes new initialization for particular architectures and a correction trick to batch normalization to correct variance introduced by dropout. While authors state interesting observations, the claims are not supported with convincing results.  I guess Figure 1 is only for mnist and for only two values of p with one particular network architecture, the dataset and empirical setup is not clear.  The convergence is demonstrated only for three dropout values in Figure 2 which may cause an unfair comparison. For instance how does the convergence compare for the best dropout rate after cross-validation (three figures each figure has three results for one method with different dropouts [bests cv result for each one])? Also how is the corresponding validation error and test iterations?  Also only mnist does not have to generalize to other benchmarks.  Figure 3 gives closer results for Adam optimizer, learning rate is not selected with random search or bayesian optimization, learning decay iterations fixed and regularization coefficient is set to a small value without tuning. A slightly better tuning of parameters may close the current gap. Also Nesterov based competitor gives unreasonably worse accuracy compared to recent results which may indicate that this experiment should not be taken into account.   In Table 2, there is no significant improvement on CIFAR10. The CIFAR100 difference is not significant without including batch normalization variance re-estimation. However there is no result for 'original with BN update' therefore it is not clear whether the BN update helps in general or not. SVHN also does not have result for original with BN update.  There should be baselines with batch normalizations for Figure 1,2 3 to support the claims convincingly.  The main criticism about batch normalization is additional computational cost by giving (Mishkin et al, 2016 ) as reference however this should not be a reason to not to compare the initialization to batch-normalization.  In fact, (Mishkin et al, 2016) performs comparison to batch normalization and also with and without data augmentation with recent state of art architectures.  None of the empirical results have data augmentation. It is not clear if the initialization or  batch normalization update will help or make it worse for that case.  Recent state of art methods methods like Res Net variant and Dense Net scale to many depths and report result for ImageNet. Although the authors claim that this can be extended to residual network variants, it is not clear if there is going to be any empirical gain for that architectures.    This work requires a comprehensive and fair comparison. Otherwise the contribution is not significant.
Output: en
El trabajo "Un análisis empírico de las recomendaciones comerciales en los Sitios de Redes Sociales"  es de relevancia científica y actualidad. Los datos estudiados muestran resultados interesantes a partir de una muestra principalmente hispanoamericana. Deberían los autores seguir sus líneas futuras de investigación.
Output: es
Este artículo describe los resultados de simulación del problema de pliegue de proteínas en base a una secuencia de aminoácidos.  En general, el artículo presenta varios problemas de redacción y de ortografía (e.g., segundo párrafo, lineas 4 y 8 del resumen). También, usualmente se utilizan párrafos muy extensos que hacen difícil seguir la idea de lo expuesto (e.g., segundo párrafo de introducción, sección redes neuronales artificiales).  Algunas figuras (e.g., 1, 3, 4,...) requieren mayor resolución.  No obstante ser un problema bien explorado, la revisión del estado del arte y trabajos relacionados es limitada.  Los resultados se presentan mediante imágenes de la estructura molecular. Es conveniente presentar medidas de rendimiento y una descripción en notación formal abstracta del algoritmo  utilizado.
Output: es
Este trabajo muy bueno, solo que comete errores de redacción, por ejemplo, el artículo en general tiene muchos  párrafos largos y sin puntuación. No está en formato Ingeniare, hay errores de letras repetidas. Tiene la fortaleza de estar bien planteado, con buenas referencias y realiza una propuesta de desarrollo, la cual realiza una simulación. Me pareció muy corta la sección de pruebas, por lo que le quita mérito al trabajo, también  se puede pensar que es una buena comunicación de inicio de proyecto que se está ad-porta de buscar escenarios de pruebas ya sea para simular o aplicar en la realidad.  Errores: Página 1 en el resumen se menciona DARP, y no se indica el significado del nemónico, el cual se menciona en las palabras claves Falta el resumen en inglés El cuarto párrafo está muy largo sin puntuación Página 2 Me parece un error dice MultiaAgente No se referencia la figura 1 en el texto, y no se indica la fuente La figura 2, no se indica la fuente Página 3 falta la traducción de Scheduling Problem, podría ser El Problema de Planificación No se define MADARP, tal vez el subtítulo debería ser  MultiAgente ... (MADARP) Página 4 Trabajos relacionados, se podria resumir más, mostrando un relato de los trabajos relacionados existentes e indicar al final cuales se consideran en este trabajo, también considerando más trabajos existentes. Fig. 3 sin referencia Página 5 Figuras sin referencia o sin indicar la fuente Página 6 Existe una referencia [XX]?? Página 8, 9, 10, 11 referencias o fuentes de las figuras  Página 11 El diseño y Pruebas, requiere más explicación, está muy reducido Conclusiones muy generales Falta Trabajo Futuro
Output: es
- Strengths: The approach described in the manuscript outperformed the previous approaches and achieved the state-of-the-art result.  Regarding data, the method used the combination of market and text data.  The approach used word embeddings to define the weight of each lexicon term by extending it to the similar terms in the document.  - Weaknesses: Deep-learning based methods were known to be able to achieve relatively good performances without much feature engineering in sentimental analysis. More literature search is needed to compare with the related works would be better.  The approach generally improved performance by feature-based methods without much novelty in model or proposal of new features.  - General Discussion: The manuscript described an approach in sentimental analysis. The method used a relatively new method of using word embeddings to define the weight of each lexicon term. However, the novelty is not significant enough.
Output: en
El documento presenta un estudio del estado de situación de las técnicas y métodos que el corpus de la investigación ofrece para el tratamiento de requisitos en entornos ágiles. La temática es totalmente actual y coincido con los autores es que hay poco realizado aún y es un campo de explotación. Hay sin embargo, dos comentarios que me gustaría trasladar a los revisores. El primero es que no queda claro porque no han hecho una revisión sistemática de la literatura de manera más formal. La justificación que ofrecen no me parece convincente. Por otro lado, me gustaría que hubiesen desarrollado algo más los trabajos futuros. Tras un buen trabajo no me queda claro qué han aprendido para ponerlo en práctica en su futura investigación.
Output: es
Se explica en forma ordenada y didáctica una experiencia de uso de TIC para la colaboración académica.  La originalidad del trabajo no es su dimensión fuerte, ver trabajos de larga data como Gorton et al. (1997) y actuales como Lanunile et al. (2010). Sin embargo, la relevancia del tema como patrón de referencia en actividades relacionadas a tesis científicas, asociada a su buena presentación,  hacen de él un aporte.  Se sugiere, en miras a una publicación en revista, que se compare la eficiencia y efectividad de las actividades sin el apoyo de estas herramientas versus la actual realidad (con herramientas). Ejemplos de preguntas posibles a responder de este análisis exploratorio: ¿Cuáles son las principales actividades donde el uso de herramientas colaborativas es clave? ¿Qué cambios en el diseño de estas herramientas se deberían desarrollar en el futuro? ¿Existen perfiles de estudiantes/académicos más propicios para la adopción de estas plataformas?  Referencias:  Gorton, I., Hawryszkiewycz, I., and Ragoonaden, K. 1997. Collaborative tools and processes to support software engineering shift work. BT Technology Journal 15, 3 (Jul. 1997), 189-198. Filippo Lanubile, Christof Ebert, Rafael Prikladnicki, Aurora Vizcaíno, "Collaboration Tools for Global Software Engineering," IEEE Software, vol. 27, no. 2, pp. 52-55, Mar./Apr. 2010.
Output: es
Artículo enfocado en las técnicas de educción de requisitos. Como comentario general, en las frases del tipo sujeto+verbo, no es necesario poner una coma después del sujeto (por ej., en la sección de introducción "la educación de requisitos de software, es aquella ...", en la de background "la ingeniería del software, es una disciplina .."). Respecto a la Tabla 2, sería conveniente que los autores pusieran las filas de la tabla en el mismo orden en que los enumeran. Un par de cuestiones me surgen: ¿Cómo se construye la situación contextual de un proyecto? (candado) Aunque me imagino que será un proceso similar, ¿Cómo se construye el perfil de adecuación de las técnicas? (llave) Consiste en poner el gráfico de la técnica por dimensión en forma plana? Si pudieran aclarar con alguna frase. Por ejemplo, indicar que las dimensiones tienen un número (indicadlo en la Tabla 4 por ejemplo), para luego ver claramente los gráficos de la Figura 4. Lo mismo para los factores y la Figura 3.
Output: es
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.
Output: es
El artículo presenta una revisión de los SGBD móviles y NoSQL.  No obstante lo anterior, el trabajo es más bien descriptivo y carece de resultados experimentales.  Lo que señala en la página 8, metodología, considera dos fases, de las cuales solo se presenta, al parecer los resultados de la primera fase.  Se sugiere realizar la segunda fase, que conlleva un trabajo experimental de recolección de datos y su análisis, y luego generar un artículo con estos resultados.
Output: es
This paper creates a physics simulator using theano, and uses it to learn a neural network policy by back propagating gradients through the simulation. The approach is novel, and is motivated by being able to learn policies for robotics.  My two key reservations with the paper are as follows: 1. The method is motivated by learning policies for robotics. However, the proposed method is *only* useful for robotics if the learned policy can transfer the real world. Transferring policies from simulation to real-world is an open research problem, and is particularly challenging with less realistic simulators. 2. They key novelty/benefit of this approach over other model-based approaches is that the simulator is differentiable. However, the only empirical comparison in the paper is to a model-free approach (CMA-ES). To appropriately demonstrate the approach, it should be compared to other model-based approaches, which do not require analytic derivatives of the model.  For the reader to fully understand the pros and cons of the approach, the paper should also include quantitative comparison between the speed of the proposed simulator, and that of standard simulation platforms.  Because the idea is interesting and novel, I think it lies above the acceptance threshold. However, it would be significantly improved with the aforementioned comparisons.  Lastly, the writing of the paper could be improved, as it is rather informal and/or imprecise in a number of places. Here are some examples: -- “we model the use of a neural network as a general controller for a robot” - can be more concisely phrased as something like “we model the robot controller using a neural network” or “the robot controller is modeled using a neural network" -- “In previous research, finding a gradient…” - This is a run-on sentence. -- “We basically jam this entire equation into” - This sentence is informal and imprecise. -- “deep learning neural network” - the word “learning” should be omitted -- “one big RNN, where we unfold over time” - should be “…RNN, which we unfold over time” or “…RNN, unfolded over time”  The writing would also be improved by making it more concise and fitting the paper into 8 pages.
Output: en
Se presenta el desarrollo de un prototipo para una herramienta de asignación automática de requisitos de software entre los desarrolladores. Esta herramienta puede ser muy útil para los equipos de desarrollo de software. Se trata de realizar un aporte mediante esta herramienta a  la calidad de los productos desarrollados.  No se explica cuál es la heurística utilizada para la asignación de requisitos a los programadores. No se presentan un estudio de las herramientas de gestión de requisitos existentes, en donde se demuestre que no existen herramientas alternativas a la presentada. Y en caso de existir alternativas, justificar por qué desarrollar una nueva. No se explica claramente las funcionalidades de la herramienta. No hay evidencia de la mejora del proceso al incluir esta herramienta, sólo se dice en las conclusiones que "es perceptible el cambio en la calidad del proceso" Las referencias bibliográficas utilizadas son en su mayoría páginas web, no se nota una revisión bibliográfica en bases de datos especializadas. Las figuras no se distinguen bien. Las referencias bibliográficas no cumplen el formato establecido. Debe redactar en tercera persona.
Output: es
Me parece un trabajo interesante, con énfasis en cubrir brechas prácticas. Su contenido y estructura están técnicamente bien presentados. Sin embargo, por otro lado, no existe una distinción clara entre los trabajos previos y la propuesta original de este trabajo. El artículo expone que existen trabajos previos respecto a este maridaje CMMI-ÄGIL pero no indica si estas propuestas son suficientes o insuficientes para la mejora. Es decir, la motivación o justificación de este trabajo no está explícita.
Output: es
This paper extends preceding works to create a mapping between the word embedding space of two languages. The word embeddings had been independently trained on monolingual data only, and various forms of bilingual information is used to learn the mapping. This mapping is then used to measure the precision of translations.  In this paper, the authors propose two changes: "CCA" and "inverted softmax".  Looking at Table 1, CCA is only better than Dina et al in 1 out of 6 cases (It/En @1).  Most of the improvements are in fact obtained by the introduction of the inverted softmax normalization.  Overall, I wonder which aspect of this paper is really new. You mention:  - Faruqui & Dyer 2014 already used CCA and dimensionality reduction  - Xing et al 2015 argued already that Mikolov's linear matrix should be orthogonal  Could you make clear in what aspect your work is different from Faruqui & Dyer 2014 (other the fact that you applied the method to measure translation precision) ?  Using cognates instead of a bilingual directory is a nice trick. Please explain how you obtained this list of cognates ? Obviously, this only works for languages with the same alphabet (for instance Greek and Russian are excluded)  Also, it seems to me that in linguistics the term "cognate" refers to words which have a common etymological origin - they don't necessarily have the same written form (e.g. night, nuit, noche, Nacht). Maybe, you should use a different term ? Those words are probably proper names in news texts.
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This paper describes a new deterministic dependency parsing algorithm and analyses its behaviour across a range of languages. The core of the algorithm is a set of rules defining permitted dependencies based on POS tags. The algorithm starts by ranking words using a slightly biased PageRank over a graph with edges defined by the permitted dependencies. Stepping through the ranking, each word is linked to the closest word that will maintain a tree and is permitted by the head rules and a directionality constraint.  Overall, the paper is interesting and clearly presented, though seems to differ only slightly from Sogaard (2012), "Unsupervised Dependency Parsing without Training". I have a few questions and suggestions:  Head Rules (Table 1) - It would be good to have some analysis of these rules in relation to the corpus. For example, in section 3.1 the fact that they do not always lead to a connected graph is mentioned, but not how frequently it occurs, or how large the components typically are.  I was surprised that head direction was chosen using the test data rather than training or development data. Given how fast the decision converges (10-15 sentences), this is not a major issue, but a surprising choice.  How does tie-breaking for words with the same PageRank score work? Does it impact performance significantly, or are ties rare enough that it doesn't have an impact?  The various types of constraints (head rules, directionality, distance) will lead to upper bounds on possible performance of the system. It would be informative to include oracle results for each constraint, to show how much they hurt the maximum possible score. That would be particularly helpful for guiding future work in terms of where to try to modify this system.  Minor:  - 4.1, "we obtain [the] rank"  - Table 5 and Table 7 have columns in different orders. I found the Table 7 arrangement clearer.  - 6.1, "isolate the [contribution] of both"
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This paper introduces a mechanism for active learning with convolutional neural networks (CNNs). I would not go as far as the authors in calling these "deep", seeing that they seem to have only 2 hidden layers with only 20 filters each. The active learning criterion is a greedy selection scheme based on variational free energy and a series of approximations.  The paper is sometimes hard to read, due to (a) many grammatical errors and (b) sloppy notation in some places (e.g., on page 5, line 1, f is used but never introduced before). Overall, I give an accepting score, but a weak one because of the grammatical errors. If the paper is accepted, these should be fixed for the final version, optimally by a native speaker.   The paper's topic is interesting, and the paper appears to succeed in its goal of showing a proof of concept for active learning in CNNs (if only on toy datasets). I'm surprised by the new results on uncertainty sampling and curriculum learning the authors added: why do these methods both break for USPS? In particular, uncertainty sampling did very well (in fact, better than the authors' new method) on MNIST, but apparently horribly on USPS; some explanation for this would be useful.  I have one more question: why is it necessary to first sample a larger subset D \subset U, from which we select using active learning? Is this merely done for reasons of computational efficiency, or can it actually somehow improve results? (If so, it would be instrumental to see the worse results when this is not done.)
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El artículo presenta principalmente una aplicación móvil y hay poco de investigación  - Indica que es un trabajo de "tesis" - Falta resumen en español y palabras clave - Las figuras no deben ir en colores (según formato) - Poner un nombre más adecuado a la Tabla 2. - Poner acento a "significara", "perdida" - Ajustar el texto a los márgenes - Leyendas como "Figura6" aparecen sin espacio en blanco
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This paper proposes an "interactive" version of the bAbI dataset by adding supporting questions/answers to the dataset in cases where there is not enough information to answer the question. Interactive QA is certainly an interesting problem and is well-motivated by the paper. However, I don't feel like the bAbI extension is adequately explained. For example, the baseline DMN and MemN2N models on the IQA task are "take both statements and question as input and then estimate an answer." Their task is then fundamentally more difficult from the CAN's because they do not distinguish "feedback" from the original context; perhaps a more fair approach would be to treat **every** question (both supporting and original questions) as individual instances. Also, how were the supporting questions and the user feedback generated? How many templates / words were used to create them? The dataset creation details are missing, and if space is an issue, a lot of basic exposition on things like GRU / sentence encodings can be cut (or at least greatly shortened) and replaced with pointers to the original papers.   Another issue I had is that the model attempts to generate these synthetic questions; if there are just one or two templates, why not just predict the values that fill these templates? So instead of generating "Which bedroom, master one or guest one?" with an RNN decoder, just predict "which" or "which bedroom"... isn't this sufficient? In the end, these just seem like more supporting facts, not actual interaction with users, and the fact that it is run on only three of the original twenty tasks make the conclusions hard to trust.  In conclusion, I think the paper has a strong idea and motivation, but the experiments are not convincing for the paper to be accepted at ICLR.
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