niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
Buena práctica para mejor la calidad en la ingeniería de requisitos  - En el resumen no debería haber teoría - Debería haber un caso de estudio para ver mejor la aplicación de la metodología
Output: es
El artículo presenta el diseño de un prototipo que implementa un sistema para la adquisición de datos mediante dispositivos móviles inalámbricos, aplicado a la minería, específicamente en la monitorización de material particulado. Resulta interesante la aplicación de la tecnología móvil a un problema concreto de la industria minera chilena, además el artículo describe de forma muy clara la problemática y el prototipo propuesto.  El artículo resulta novedoso ya que se plantea el uso de la computación (procesamiento de de datos) y de las tecnologías de dispositivos móviles aplicadas a un problema concreto de la industria minera chilena.  El problema, la tecnología presentada (BUG) y el prototipo propuesto están descritos de forma clara.  Resulta relevante la aplicación  de tecnologías computacionales móviles actuales en sectores industriales importantes del país.  El título principal y el resumen deben estar escritos en español y en inglés (sólo vienen en español). Además, el artículo presenta una lista de 29 referencias, pero sólo hace referencia  a una (la primera de la lista). Incluso aparece en las Referencias PCFactory, y no queda muy  claro el porqué.
Output: es
This paper introduces a new approach to semantic parsing in which the model is equipped with a neural sequence to sequence (seq2seq) model (referred to as the “programmer”) which encodes a natural language question and produces a program. The programmer is also equipped with a ‘key variable’ memory component which stores (a) entities in the questions (b) values of intermediate variables formed during execution of intermediate programs. These variables are referred to further build the program.                    The model is also equipped with certain discrete operations (such as argmax or 'hop to next edges in a KB'). A separate component ("interpreter/computer") executes these operations and stores intermediate values (as explained before). Since the ‘programmer' is inherently a seq2seq model, the "interpreter/computer” also acts as a syntax/type checker only allowing the decoder to generate valid tokens. For example, the second argument to the “hop” operation has to be a KB predicate. Finally the model is trained with weak supervision and directly optimizes the metric which is used to evaluate the performance (F score). Because of the discrete operations and the non differentiable reward functions, the model is trained with policy gradients (REINFORCE). Since gradients obtained through REINFORCE have high variance, it is common to first pretrain the model with a max-likelihood objective or find some good sequences of actions trained through some auxiliary objective. This paper takes a latter approach in which it finds good sequences via an iterative maximum likelihood approach. The results and discussion sections are presented in a very nice way and the model achieves SOTA results on the WebQuestions dataset when compared to other weakly supervised model.  The paper is written clearly and is very easy to follow.  This paper presents a new and exciting direction and there is scope for a lot of future research in this direction. I would definitely love to see this presented in the conference.  Questions for the authors (important ones first)  1. Another alternative way of training the model would be to bootstrap the parameters (\theta) from the iterative ML method instead of adding pseudo gold programs in the beam (Line 510 would be deleted). Did you try that and if so why do you think it didn’t work? 2. What was the baseline model in REINFORCE. Did you have a separate network which predicts the value function. This must be discussed in the paper in detail. 3. Were there programs which required multiple hop operations? Or were they limited to single hops. If there were, can you provide an example? (I will understand if you are bound by word limit of the response) 4. Can you give an example where the filter operation would be used? 5. I did not follow the motivation behind replacing the entities in the question with special ENT symbol  Minor comments: Line 161 describe -> describing Line 318 decoder reads ‘)’ -> decoder generates ‘)'
Output: en
This paper proposes a method for generating datasets of pictures from simple building blocks, as well as corresponding logical forms and language descriptions. The goal seems to be to have a method where the complexity of pictures and corresponding desciptions can be controlled and parametrized.    - The biggest downside seems to be that the maximally achievable complexity is very limited, and way below the complexity typically faced with image-captioning and other multimodal tasks.   - The relative simplicity is also a big difference to the referenced bAbI tasks (which cover the whole qualitative spectrum of easy-to-hard reasoning tasks), whereas in the proposed method a (qualitatively) easy image reconition task can only be quantitatively made harder, by increasing the number of objects, noise etc in unnatural ways.  - This is also reflected in the experimental section. Whenever the experimental performance results are not satisfying, these cases seem like basic over/underfitting issues that may easily be tackled by restricting/extending the capacity of the networks or using more data. It is hard for me to spot any other qualitative insight.  - In the introduction it is stated that the "goal is not too achieve optimal performance" but to find out whether "architectures are able to successfully demonstrate the desired understanding" - there is a fundamental contradiction here, in that the proposed task on the one side is meant to provide a measure as to whether architectures demontrate "understanding", on the other hand the score is not supposed to be taken as meaningful/seriously.  General comments: The general approach should be made more tangible earlier (i.e. in the introction rather than in section 3)
Output: en
Los autores proponen el análisis de los datos a través de la metodología CRISP-DM, pero en el desarrollo no se utiliza el mismo.  Los autores hacen uso de la herramienta WEKA y de los algoritmo que tiene implementados dicha herramienta. Tal vez fuera mejor pensar en un algoritmo propio para este tipo de datos a analizar, o alguna mecanismo donde el experto no tenga que marcar las formas de los remolinos en las imágenes a procesar.
Output: es
Este trabajo se presenta como el desarrollo de un prototipo que incluye a las redes auto-organizativas como técnica secundaria de minería de datos aplicada sobre un árbol de decisión. Realiza una comparación de este prototipo con el software WEKA mediante encuestas a un grupo de personas que tienen conocimientos en minería de datos.  En las pruebas realizadas no indica si WEKA tiene el mismo tipo de herramienta (SOM u otra para aumentar la comprensión del modelo). En los análisis de resultados, sólo se muestran los resultados de la evaluación del prototipo y no de WEKA.  En la página 3, segunda columna repite la oración: ‘la visualización es una herramienta… soporta la interacción... involucrados en el proceso de MD’. (párrafos 2 y 3 de la segunda columna).  El párrafo  penúltimo de la página 4 no se entiende.  Las figuras 2 y 3 no se entienden debido a lo pequeño de la letra.  En la página 8, letra d) debería sacer Figura 2.  El artículo no está en el formato especificado, y tiene más de 8 páginas (específicamente 12).  Tiene algunas faltas de ortografía, por ejemplo, dice éste, en donde debería decir este. La referencia [18], no indica si es libro, Journal, Conferencia, etc.
Output: es
1. El artículo está muy mal escrito. Por ejemplo, cómo es posible que la introducción indique lo siguiente. "Dado que las Pymes generan aproximadamente el 80% del empleo en Chile y dado que la Carga tributaria concentra tb. Aproximadamente un 50% del" ¿Por qué usa abreviaciones en la introducción?  2. La propuesta no tiene ningún desarrollo que muestre resultados claros.  3. ¿Por qué indica referencias y bibliografía?, ¿cuál es la diferencia? Las siguientes referencias bibliográficas son "ingenuas"   "De acuerdo a datos históricos, la facturación mensual del producto es de 80% de gas de 15 kilos, 15 % de 5 kg. y 5% de gas de 45 kg."  "Proveedor contratista de empresa Prime del sector industrial, él, más 12 personas"  Sinceramente es mejor escribir de nuevo el artículo y mejorar todo.
Output: es
- General Discussion:  This paper extends Zhou and Xu's ACL 2015 approach to semantic role labeling based on deep BiLSTMs. In addition to applying recent best practice techniques, leading to further quantitative improvements, the authors provide an insightful qualitative analysis of their results. The paper is well written and has a clear structure. The authors provide a comprehensive overview of related work and compare results to a representative set of other SRL models that hace been applied on the same data sets.  I found the paper to be interesting and convincing. It is a welcome research contribution that not only shows that NNs work well, but also analyzes merits and shortcomings of an end-to-end learning approach.  - Strengths:  Strong model, insightful discussion/error analysis.  - Weaknesses:  Little to no insights regarding the SRL task itself.
Output: en
This paper comes up with a novel approach to searching the space of architectures for deep neural networks using reinforcement learning. The idea is straightforward and sensible: use a reinforcement learning strategy to iteratively grow a deep net graph (the space of actions is e.g. adding different layer types) via Q-learning. The reviewers agree that the idea is interesting, novel and promising but are underwhelmed with the execution of the experiments and the empirical results.     The idea behind the paper and the formulation of the problem are quite similar to a concurrent submission (
Output: en
This paper introduces a variant of the semi-supervised variational auto-encoder (VAE) framework. The authors present a way of introducing structure (observed variables) inside the recognition network.  I find that the presentation of the inference with auxiliary variables could be avoided, as it actually makes the presentation unnecessarily complicated. Specifically, the expressions with auxiliary variables are helpful for devising a unified implementation, but modeling-wise one can get the same model without these auxiliary variables and recover a minimal extension of VAE where part of the generating space is actually observed. The observed variables mean that the posterior needs to also condition on those, so as to incorporate the information they convey. The way this is done in this paper is actually not very different from Kingma et al. 2014, and I am surprised that the experiments show a large deviation in these two methods' results. Given the similarity of the models, it'd be useful if the authors could give a possible explanation on the superiority of their method compared to Kingma et al. 2014. By the way, I was wondering if the experimental setup is the same as in Kingma et al. 2014 for the results of Fig. 5 (bottom) - the authors mention that they use CNNs for feature extraction but from the paper it's not clear if Kingma et al. do the same.   On a related note, I was wondering the same for the comparison with Jampani et al. 2015. In particular, is that model also using the same rate of supervision for a fair comparison?  The experiment in section 4.3 is interesting and demonstrates a useful property of the approach.  The discussion of the supervision rate (and the pre-review answer) is helpful in giving some insight about what is a successful training protocol to use in semi-supervised learning.  Overall, the paper is interesting but the title and introduction made me expect something more from it. From the title I expected a method for interpreting general deep generative models, instead the described approach was about a semi-supervised variant of VAE - naturally including labelled examples disentangles the latent space, but this is a general property of any semi-supervised probabilistic model and not unique to the approach described here. Moreover, from the intro I expected to see a more general approximation scheme for the variational posterior (similar to Ranganath et al. 2015  which trully allows very flexible distributions), however this is not the case here.  Given the above, the contributions of this paper are in defining a slight variant of the semi-supervised VAE, and (perhaps more importantly) formulating it in a way that is amendable to easier automation in terms of software. But methodologically there is not much contribution to the current literature. The authors mention that they plan to extend the framework in the probabilistic programming setting. It seems indeed that this would be a very promising and useful extension.   Minor note: three of Kingma's papers are all cited in the main text as Kingma et al. 2014, causing confusion. I suggest using Kingma et al. 2014a etc.
Output: en
This paper addresses the practical problem of generating rare or unseen words in the context of language modeling. Since language follows a Zipf’s law, most approaches limit the vocabulary (because of computation reasons) and hence rare words are often mapped to a UNK token. Rare words are especially important in context of applications such as question answering. MT etc. This paper proposes a language modeling technique which incorporates facts from knowledge bases (KBs) and thus has the ability to generate (potentially unseen) words from KBs. This paper also releases a dataset by aligning words with Freebase facts and corresponding Wikipedia descriptions.  The model first selects a KB fact based on the previously generated words and facts. Based on the selected fact, it then predicts whether to generate a word based on the vocabulary or to output a symbolic word from the KB. For the latter, the model is trained to predict the position of the word from the fact description.  Overall the paper could use some rewriting especially the notations in section 3. The experiments are well executed and they definitely get good results. The heat maps at the end are very insightful.   Comments  This contributions of this paper would be much stronger if it showed improvements in a practical applications such as Question Answering (although the paper clearly mentions that this technique could be applied to improve QA) In section 3, it is unclear why the authors refer the entity as a ‘topic'. This makes the text a little confusing since a topic can also be associated with something abstract, but in this case the topic is always a freebase entity.  Is it really necessary to predict a fact at every step before generating a word. In other words, how many distinct facts on average does the model choose to generate a sentence. Intuitively a natural language sentence would be describe few facts about an entity. If the fact generation step could be avoided (by adding a latent variable which decides if the fact should be generated or not), the model will also be faster. In equation 2, the model has to make a hard decision to choose the fact. For this to be end to end trained, every word needs to be annotated with a corresponding fact which might not be always a realistic scenario. For e.g., in domains such as social media text. Learning position embeddings for copying knowledge words seems a little counter-intuitive. Does the sequence of knowledge words follow any particular structure like word O_2 is always the last name (e.g. Obama). It would also be nice to compare to char-level LM's which inherently solves the unknown token problem.
Output: en
In this paper, the authors propose a new method to learn hierarchical representations of sentences, based on reinforcement learning. They propose to learn a neural shift-reduce parser, such that the induced tree structures lead to good performance on a downstream task. They use reinforcement learning (more specifically, the policy gradient method REINFORCE) to learn their model. The reward of the algorithm is the evaluation metric of the downstream task. The authors compare two settings, (1) no structure information is given (hence, the only supervision comes from the downstream task) and (2) actions from an external parser is used as supervision to train the policy network, in addition to the supervision from the downstream task. The proposed approach is evaluated on four tasks: sentiment analysis, semantic relatedness, textual entailment and sentence generation.  I like the idea of learning tree representations of text which are useful for a downstream task. The paper is clear and well written. However, I am not convinced by the experimental results presented in the paper. Indeed, on most tasks, the proposed model is far from state-of-the-art models:  - sentiment analysis, 86.5 v.s. 89.7 (accuracy);  - semantic relatedness, 0.32 v.s. 0.25 (MSE);  - textual entailment, 80.5 v.s. 84.6 (accuracy). From the results presented in the paper, it is hard to know if these results are due to the model, or because of the reinforcement learning algorithm.  PROS:  - interesting idea: learning structures of sentences adapted for a downstream task.  - well written paper. CONS:  - weak experimental results (do not really support the claim of the authors).  Minor comments: In the second paragraph of the introduction, one might argue that bag-of-words is also a predominant approach to represent sentences. Paragraph titles (e.g. in section 3.2) should have a period at the end.  ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- UPDATE  I am still not convinced by the results presented in the paper, and in particular by the fact that one must combine the words in a different way than left-to-right to obtain state of the art results. However, I do agree that this is an interesting research direction, and that the results presented in the paper are promising. I am thus updating my score from 5 to 6.
Output: en
el trabajo presenta un estado del arte respecto de las redes de sensores sub acuáticas UWSN y  la robótica móvil autónoma submarina. En particular describe la problemática presentada, entregando topologías, estrategias y hardware para la comunicación.  El texto es muy descriptivo, poco analítico y crítico, generando escaso aporte y valor, más allá de una recopilación bibliográfica.
Output: es
This paper is technically sound. It highlights well the strengths and weaknesses of the proposed simplified model.  In terms of impact, its novelty is limited, in the sense that the authors did seemingly the right thing and obtained the expected outcomes. The idea of modeling deep learning computation is not in itself particularly novel. As a companion paper to an open source release of the model, it would meet my bar of acceptance in the same vein as a paper describing a novel dataset, which might not provide groundbreaking insights, yet be generally useful to the community.  In the absence of released code, even if the authors promise to release it soon, I am more ambivalent, since that's where all the value lies. It would also be a different story if the authors had been able to use this framework to make novel architectural decisions that improved training scalability in some way, and incorporated such new insights in the paper.  UPDATED: code is now available. Revised review accordingly.
Output: en
The paper is clearly written, and the claims are well-supported.  The Related Work in particular is very thorough, and clearly establishes where the proposed work fits in the field.  I had two main questions about the method: (1) phrases are mentioned in section 3.1, but only word representations are discussed.  How are phrase representations derived? (2) There is no explicit connection between M^+ and M^- in the model, but they are indirectly connected through the tanh scoring function.  How do the learned matrices compare to one another (e.g., is M^- like -1*M^+?)?  Furthermore, what would be the benefits/drawbacks of linking the two together directly, by enforcing some measure of dissimilarity?  Additionally, statistical significance of the observed improvements would be valuable.  Typographical comments: - Line 220: "word/phase pair" should be "word/phrase pair" - Line 245: I propose an alternate wording: instead of "entities are translated to," say "entities are mapped to".  At first, I read that as a translation operation in the vector space, which I think isn't exactly what's being described. - Line 587: "slightly improvement in F-measure" should be "slight improvement in F-measure" - Line 636: extraneous commas in citation - Line 646: "The most case" should be "The most likely case" (I'm guessing) - Line 727: extraneous period and comma in citation
Output: en
Novedosa propuesta, muy valorable la vinculación de personas del ámbito empresarial lo que permite que la teoría y propuestas para ingeniería de software puedan ser probadas en ambientes reales. Bien estructurado y muy bien redactado.  Solo sugiero esquematizar las actividadesde aplicación de entrenamiento White Belt IR - SixSigma y revisar pequeños detalles de redacción.
Output: es
El articulo presenta un análisis sobre las defunciones fetales en Mexico a través de un proceso de Inteligencia de Negocios (ETL - Datawarehouse - OLAP - KPI's) bien realizado. La debilidad se encuentra en la motivación del estudio, ya que no queda claro cómo surge y que induce a realizar el estudio, surge la inquietud de por qué en la UNAP se realiza un estudio que tiene que ver con muertes fetales en Mexico, ¿tendrán las conclusiones del estudio alguna repercusión en las políticas públicas de este país? o ¿es sólo un trabajo basado en datos abiertos?. Hubiera sido adecuado despejar estas dudas desde un comienzo de forma de valorar adecuadamente este trabajo.
Output: es
- Descripción de los componentes de la plataforma de cloud computing Windows Azure. - Sucinta descripción del concepto de cloud computing.   - Falta discusión respecto de las posibles desventajas o escenarios adversos de una "implementación en la nube" - El resumen habla de "...detallar la experiencia en la construcción de una plataforma para construir cloud públicas y abiertas", pero sólo se limita a la descripción de la plataforma Azure. - Poquísima profundidad en la descripción de la aplicación que se montó en la plataforma cloud. Dado el título y resumen, se espera más análisis en términos de las ventajas y desventajas del desarrollo usando esta plataforma. - Problemas de redacción al interior del mismo trabajo. - Ciertas secciones parecen más un "brochure" comercial que un trabajo académico.
Output: es
El trabajo es una excelente guía para implantar un DATA CENTER, muy bien escrito, en donde utiliza bibliografía y conocimientos de manuales y libros, faltando literatura especializada. Es un trabajo de investigación aplicada,  original y  una aplicación muy interesante en una empresa.  Mejora sugeridas:  Falta Incorporar una sección de trabajos relacionados. También, medir el grado de efectividad de su implantación, en una sección de análisis de resultados y pruebas.
Output: es
- Una revisión interesante de la literatura - La propuesta de Taxonomía presentada  - El Caso de Estudio está tratado de manera muy débil. Además, los resultados no son expresados de una manera más rigurosa (por ejemplo, con porcentajes o gráficos). - De acuerdo a formato, poner como mínimo 5 palabras clave. - Debe cumplir con formato exigido, por ejemplo, no debe usar “et al” ni en el texto ni en las referencias, debe dejar espacios entre párrafos, etc. - La referencia 10 ¿es una tesis o un informe técnico? - Sugiero cambiar color de letra de Figura 2 para mayor legibilidad. - La Figura 2, ¿es realmente la Figura 1? - El texto en azul ¿es figura o tabla? (no aparece su identificación) - Indica que el listado de la Tabla 3 corresponde a “cada uno” de los niveles descritos, pero en la Tabla 3 no aparece el tercer nivel y debe decir Figura 3 y no Tabla 3 - En Figura 3 respectiva, debe cambiar “D. Selección de Proveedores” por “F. Selección de Proveedores”. También debe cambiar “E. Establecimiento del acuerdo” por “G. Establecimiento del contrato”. - Debe utilizar la palabra “requisito” o “requerimiento” pero no ambas. - En “C. Procedimientos de verificación” debe cambiar “2. Entorno de validación” por “2. Entorno de verificación” y “3. Procedimiento y criterios de validación” por “3. Procedimiento y criterios de verificación” - Cambiar en referencia 24 “Standarization” por “Standardization”
Output: es
El artículo presenta una propuesta de un modelo para evaluar la calidad de productos de software para video conferencias basado en open source. Si bien es cierto es tema es de interés y la propuesta tiene elementos de interés, el artículo presenta algunas oportunidades de mejora que deberían ser abordadas antes de su aceptación.  Contenido: - El apartado de "Antecedentes" provee muy poca información para ser un apartado como tal. Se recomienda explicar brevemente el sustento teórico que entregan las investigaciones base utilizadas.  - En varias ocasiones se menciona que también se definieron métricas, pero en ningún momento se entrega alguna referencia respecto a dónde pueden ser vistas en detalles si el lector está interesado. Además, en la página 5 se indica que son 73 métricas, luego en la pág. 7 se dice que son 72 y en las conclusiones sólo se resaltan 68.  - Sugiero que la sección "Algoritmo para aplicar el Modelo de Calidad..." sea apoyado por algún diagrama para representar algoritmos, por ejemplo, un diagrama de flujo o de actividades, ya que el texto es algo confuso y no permite entender de manera fácil el algoritmo propuesto.  - No queda claro cómo se determinaron los valores de la Tabla 4.  - No queda claro cómo se aplicó el modelo, ¿cómo se calculan los porcentajes de la Tabla 5?  - La tablas 2 y 3 son muy extensas lo cual provoca que el lector se pierda un poco del contexto analizado. Sugiero separarlas en diferentes tablas (separar la tabla 2 por categoría y la tabla 3 por características)  Formato:  - En el apartado "Metodología" dice "...el objeto se define...." creo que debe decir "...el objetivo se define..."  - El nombre de la figura 1 presenta un error. Dice "Caliad" en lugar de "Calidad"  - El abstract en inglés no incorpora todo lo que dice en su versión en español (no se indica nada de las métricas)  - El formato de referencias bibliográficas indica que se numera según el orden de aparición, y en el artículo se parte por la referencia 6, luego del 6 salta al 13.  - Hay artículos mencionados en la sección de referencias que nunca son referenciadas en el texto del artículo.  - En la pág. 7 hay un error en el formato de las referencias, debe ser formato numerado, y aquí aparece "(Basili et. al., 2001)
Output: es
El paper cuenta conlas secciones Introducción, Análisis Teórico, Resultados, y Conclusiones.  El paper está mal estructurado. En la sección Análisis Teórico se entremezclan conceptos básicos y aspectos metodológicos. La sección Resultados de un caso de estudio que en ningún lugar es definido. Posteriormente, se efectúa un análisis en palabras de resultados sobre una situación experimental tampoco descrita al detalle que garantice una replicabilidad experimental mínima. Finalmente, la sección Agradecimientos es altamente informal.  La redacción no sigue el canon usual de papers (redacción en tercera persona), sino que se presenta en primera persona. Se requiere mejorar sustancialmente el orden y la presentación de cada sección.  En resumen, el paper sugiere la idea de que la implementación de sistemas instrumentados de seguridad es vital para mejorar la seguridad y calidad de procesos en la industria. Sin embargo, no se proponen modelos, experiencias, resultados empíricos concretos u otro equivalente. No existen motivos reales para proponer la aceptación de este trabajo.
Output: es
Este artículo presenta el desarrollo de un sistema de detección de ataques SYN-FLOOD Y SATAN mediante técnicas de clustering basadas en el algoritmo DBSCAN en ventanas de tiempo de 5 minutos.  El artículo se presenta claro en su redacción y se agradece el resumen de arquitectura diseñada, pudiendo ser un artículo interesante para ser presentado en nuestro congreso.  Mis principales reparos son: - Figura 7 presenta gráficos con ventana de 10 minutos, siendo que el la propuesta indica 5 minutos - A mi parecer el sistema no representa un proceso de minería de datos debido a que no hay nuevo conocimiento accionable, sino más bien es un sistema de clasificación. Puede que exista nuevo conocimiento, pero el documento no refleja como el sistema realizado ayudó a obtener nuevo conocimiento de los ataques. - Existe poca explicación y falta de experimentación para argumentar y justificar el uso de DBSCAN  sobre otro tipo de clustering o incluso en lugar de un clasificador. - Se sabe que un ataque SYN-FLOOD produce un número elevado de conexiones en un momento dado, por lo que no queda claro si es necesario un sistema tan sofisticado para detectar este fenómeno, esto podría ser aclarado si se incluyera la comparativa con otros enfoques.
Output: es
Este artículo presenta un Análisis Comparativo de Modelos de Madurez en Business Intelligence, mostrando las técnicas DEA y MESME para realizar este análisis. Aun cuando el método en sí queda claro, no se entiende si el modelo resultante queda seleccionado para cualquier organización, es decir, si es general.  Debería utilizar Inteligencia de negocios, en vez de Business Intelligence.  Estos modelos seguramente están definidos para grandes empresas de Estados Unidos, por lo tanto funcionan igualmente en las empresas chilenas? La madurez en Inteligencia de Negocios en empresas de países desarrollados es distinta a países como Chile.  No es necesario incluir el punto II por sí solo.  En el punto V, párrafo 2, indica que se describe una adaptación de DEA y no especifica la referencia o si es una adaptación propuesta por los autores, además de indicar por qué se utiliza una adaptación.  En la página 4, primer párrafo indica que se excluye el modelo Hierarchy y luego lo vuelve a incorporar en los pasos siguientes.  En la página 5, letra E, no queda claro el fundamento de por qué para aumentar la eficiencia se debe aumentar en un 10% los output. En la letra F debe cambiar la palabra 'podemos' y en el segundo párrafo parece que la tabla a referenciar es la 5 y no la 6.  Debe describir los elementos de la ecuación (3).  En la letra B, de VI, no se entiende por qué se seleccionó el modelo EI, si tenía menor eficiencia.  En la figura 6 no quedan claros los gráficos de cada modelo. En los puntos V y VI los pasos los etiqueta con números y luego los describe con letras.  Debe utilizar un editor de ecuaciones.  El artículo no tiene el formato especificado para esto y tiene más de 8 páginas. En la página 7 al incluir la tabla produce un desajuste en el texto que debe arreglar.
Output: es
This paper proposed to use the BPA criterion for classifier ensembles.  My major concern with the paper is that it attempts to mix quite a few concepts together, and as a result, some of the simple notions becomes a bit hard to understand. For example:  (1) "Distributed" in this paper basically means classifier ensembles, and has nothing to do with the distributed training or distributed computation mechanism. Granted, one can train these individual classifiers in a distributed fashion but this is not the point of the paper.  (2) The paper uses "Transfer learning" in its narrow sense: it basically means fine-tuning the last layer of a pre-trained classifier.  Aside from the concept mixture of the paper, other comments I have about the paper are:  (1) I am not sure how BPA address class inbalance better than simple re-weighting. Essentially, the BPA criteria is putting equal weights on different classes, regardless of the number of training data points each class has. This is a very easy thing to address in conventional training: adding a class-specific weight term to each data point with the value being the inverse of the number of data points will do.  (2) Algorithm 2 is not presented correctly as it implies that test data is used during training, which is not correct: only training and validation dataset should be used. I find the paper's use of "train/validation" and "test" quite confusing: why "train/validation" is always presented together? How to properly distinguish between them?  (3) If I understand correctly, the paper is proposing to compute the BPA in a batch fashion, i.e. BPA can only be computed when running the model over the full train/validation dataset. This contradicts with the stochastic gradient descent that are usually used in deep net training - how does BPA deal with that? I believe that an experimental report on the computation cost and timing is missing.  In general, I find the paper not presented in its clearest form and a number of key definitions ambiguous.
Output: en
The paper proposed to analyze several recently developed machine readers and found that some machine readers could potentially take advantages of the entity marker (given that the same marker points out to the same entity). I usually like analysis papers, but I found the argument proposed in this paper not very clear.  I like the experiments on the Stanford reader, which shows that the entity marker in fact helps the Stanford reader on WDW. I found that results rather interesting.  However, I found the organization and the overall message of this paper quite confusing. First of all, it feels that the authors want to explain the above behavior with some definition of the “structures”. However, I am not sure that how successful the attempt is. For me, it is still not clear what the structures are. This makes reading section 4 a bit frustrating.   I am also not sure what is the take home message of this paper. Does it mean that the entity marking should be used in the MR models? Should we design models that can also model the entity reference at the same time? What are the roles of the linguistic features here? Should we use linguistic structure to overcome the reference issue?  Overall, I feel that the analysis is interesting, but I feel that the paper can benefit from having a more focused argument.
Output: en
De acuerdo con la convocatoria, Infonor-Chile acepta reportes de trabajos de investigación en temas de interés en computación y tecnologías de la información y sus aplicaciones; el artículo presenta una reflexión, desde el punto de vista del autor (en algunos casos sustentado en citas bibliográficas), sobre los desafíos de los Métodos Formales en el ámbito de la Ingeniería de Software, sin embargo no ofrece aportes sustentados en algún tipo de validación, más que la opinión del autor sobre las oportunidades y desafíos de dicha área; incluso la revisión bibliográfica no ofrece evidencia de haber utilizado un proceso formal (p.e. revisión sistemática) para sustentar la reflexión propuesta.  Me parece que como trabajo de "divulgación" es muy interesante, pero como reporte de "investigación" es limitado.
Output: es
El artículo describe el armado de un robot para docencia de pregrado, con la información de ecuaciones y control para su utilización. No presenta un trabajo de investigación específico, pero es una buena alternativa para ser mostrado en el congreso. Algunos comentarios de carácter general, que deben ser modificado para su aceptación final: 1.- Por las características de la comunicación, se entiende las pocas referencias que presenta. 2.- Las ecuaciones fueron copiadas y pegadas, en la mayoría de las veces, no se ven muy legibles, por lo que se aconseja reescribirlas con un editor de ecuaciones todas. 3.- Las figuras no presentan fuentes o referencias , de donde fueron extraídas. 4.- Existen párrafos largos que pueden acomodarse mejor con una puntuación.  En general es un trabajo bien escrito, se entiende fácilmente su contenido, su presentación con los "copy paste" atentan.
Output: es
This paper addresses the network embedding problem by introducing a neural network model which uses both the network structure and associated text on the nodes, with an attention model to vary the textual representation based on the text of the neighboring nodes.  - Strengths:  The model leverages both the network and the text to construct the latent representations, and the mutual attention approach seems sensible.  A relatively thorough evaluation is provided, with multiple datasets, baselines, and evaluation tasks.  - Weaknesses:  Like many other papers in the "network embedding" literature, which use neural network techniques inspired by word embeddings to construct latent representations of nodes in a network, the previous line of work on statistical/probabilistic modeling of networks is ignored.  In particular, all "network embedding" papers need to start citing, and comparing to, the work on the latent space model of Peter Hoff et al., and subsequent papers in both statistical and probabilistic machine learning publication venues:  P.D. Hoff, A.E. Raftery, and M.S. Handcock. Latent space approaches to social network analysis. J. Amer. Statist. Assoc., 97(460):1090–1098, 2002.  This latent space network model, which embeds each node into a low-dimensional latent space, was written as far back as 2002, and so it far pre-dates neural network-based network embeddings.  Given that the aim of this paper is to model differing representations of social network actors' different roles, it should really cite and compare to the mixed membership stochastic blockmodel (MMSB):  Airoldi, E. M., Blei, D. M., Fienberg, S. E., & Xing, E. P. (2008). Mixed membership stochastic blockmodels. Journal of Machine Learning Research.  The MMSB allows each node to randomly select a different "role" when deciding whether to form each edge.  - General Discussion:  The aforementioned statistical models do not leverage text, and they do not use scalable neural network implementations based on negative sampling, but they are based on well-principled generative models instead of heuristic neural network objective functions and algorithms.  There are more recent extensions of these models and inference algorithms which are more scalable, and which do leverage text.  Is the difference in performance between CENE and CANE in Figure 3 statistically insignificant? (A related question: were the experiments repeated more than once with random train/test splits?)  Were the grid searches for hyperparameter values, mentioned in Section 5.3, performed with evaluation on the test set (which would be problematic), or on a validation set, or on the training set?
Output: en
This submission introduces a formulation of Generative Adversarial Networks (GANs) under the lens of density ratio estimation, when using Bregman divergences. Even thought GANs already perform density estimation, the motivation of using Bregman divergences is to obtain an objective function with stronger gradients. I have three concerns with this submission.  First, the exposition of the paper must be significantly improved. The current version of the manuscript is at some points unreadable, and does a poor job at motivating, describing, and justifying the contributions.  Second, the authors scatter a variety of alternatives and heuristics throughout the description of the proposed b-GAN. This introduces a great amount of complexity when it comes to understanding, implementing, and using b-GAN. Further work is necessary to rule out (in a principled manner!) many of the proposed variants of the algorithm.  Third, it is next to impossible to interpret the experimental results, in particular Figures 2, 3, 4. The authors claim that these figures show that "learning does not stop", but such behavior can also be attributed to the typical chaotic dynamics of GANs. Even after reading Appendix A, I am left unconvinced on whether the proposed approach provides with any practical advantage (even no comparison is offered to other GAN approaches with similar architectures).  Overall, I believe this submission calls for significant improvements before being considered for publication.
Output: en
Es un artículo que presenta una diagnóstico interesante de las empresas de desarrollo de software de Chile. Incorporan una base estadística inicial que da formalidad al trabajo realizado, de manera específica para la determinación de la muestra base para el desarrollo de las encuestas. Sin embargo, los datos estadísticos de los resultados no hacen parte del trabajo presentado.  Presentación de resultados estadísticos que validen las conclusiones presentadas y los hallazgos encontrados, acerca del diagnóstico.  Se recomienda a los autores continuar en el trabajo a fin incorporar las bases estadísticas tendiente en las empresas del sector en otros países.  Otras recomendaciones:  Revisión exhaustiva del inglés y de forma particular para la presentación de artículo, debería revisarse de forma cuidadosa la traducción de este idioma. Revisar particularmente el título, donde hay un error en la primera palabra.
Output: es
- Strengths:  The authors present a novel adaptation of encoder-decoder neural MT using an approach that starts and ends with characters, but in between works with representations of morphemes and characters.   The authors release both their code as well as their final learned models for fr-en, cs-en, and en-cs. This is helpful in validating their work, as well as for others looking to replicate and extends this work.  The system reported appears to produce translation results of reasonable quality even after the first training epoch, with continued progress in future epochs.  The system appears to learn reasonable morphological tokenizations, and appears able to handle previously unseen words (even nonce words) by implicitly backing off to morphemes.  - Weaknesses:  In the paper, the authors do not explicitly state which WMT test and dev sets their results are reported on. This is problematic for readers wishing to compare the reported results to existing work (for example, the results at matrix.statmt.org). The only way this reviewer found to get this information was to look in the README of the code supplement, which indicates that the test set was newstest2015 and the dev test was newstest2013. This should have been explicitly described in the paper.  The instructions given in the software README are OK, but not great. The training and testing sections each could be enhanced with explicit examples of how to run the respective commands. The software itself should respond to a --help flag, which it currently does not.  The paper describes a 6-level architecture, but the diagram in Figure 2 appears to show fewer than 6 layers. What's going on? The caption should be more explicit, and if this figure is not showing all of the layers, then there should be a figure somewhere (even if it's in an appendix) showing all of the layers.  The results show comparison to other character-based neural systems, but do not show state-of-the-art results for other types of MT system. WMT (and matrix.statmt.org) has reported results for other systems on these datasets, and it appears that the state-of-the-art is much higher than any of the results reported in this paper. That should be acknowledged, and ideally should be discussed.  There are a handful of minor English disfluencies, misspellings, and minor LaTeX issues, such as reverse quotation marks. These should be corrected.  - General Discussion:  Paper is a nice contribution to the existing literature on character-based neural MT.
Output: en
Extended the paper with experiments on the word relationship dataset, showing Doc2VecC generates better word embeddings in comparison to Word2Vec or Paragraph Vectors. 
Output: en
Resumen:  El artículo busca analizar las redes de colaboración existentes entre investigadores de Sistemas de Información (SI) en Chile y en Latinoamérica. Se utilizan las co-autorias de investigaciones publicadas en Contecsi e Infonor para realizar un análisis de redes sociales, explicando estas últimas. Se plantean 3 preguntas que se responden luego en el análisis de los resultados a través de tablas y grafos; concluyendo varias similitudes entre comunidades y que existe colaboración entre investigadores de SI, la cual es lamentablemente es en su mayoría intra-institucional.  Evaluación:  El trabajo está bien realizado. Presenta una estructura clara y concisa que ayuda al lector a entender las ideas que se están tratando. Es un trabajo interesante que pertenece a un proceso que aún no termina debido a la escasez y continuidad de datos. La primera provocada por problemas de registros y normalización de papers publicados, y la segunda debido a que habrá nuevas versiones de los congresos que entregaran nuevos datos.  Aun así, se logra identificar algunos problemas, estos son:  1) No se da un argumento basado en datos del por qué estos son los dos congresos elegidos, dados que estos congresos son pequeños.  2) Al ser un trabajo de un alcance pequeño (respecto a los congresos usados), la utilidad del resultado también lo es.  Comentario menor:  Existe un error en la numeración de las páginas.
Output: es
This paper addresses the problem of decoding barcode-like markers depicted in an image.  The main insight is to train a CNN from generated data produced from a GAN.  The GAN is trained using unlabeled images, and leverages a "3D model" that undergoes learnt image transformations (e.g., blur, lighting, background).  The parameters for the image transformations are trained such that it confuses a GAN discriminator.  A CNN is trained using images generated from the GAN and compared with hand-crafted features and from training with real images.  The proposed method out-performs both baselines on decoding the barcode markers.  The proposed GAN architecture could potentially be interesting.  However, I won’t champion the paper as the evaluation could be improved.  A critical missing baseline is a comparison against a generic GAN.  Without this it’s hard to judge the benefit of the more structured GAN.  Also, it would be worth seeing the result when one combines generated and real images for the final task.   A couple of references that are relevant to this work (for object detection using rendered views of 3D shapes):  [A] Xingchao Peng, Baochen Sun, Karim Ali, Kate Saenko, Learning Deep Object Detectors from 3D Models; ICCV, 2015.  [B] Deep Exemplar 2D-3D Detection by Adapting from Real to Rendered Views. Francisco Massa, Bryan C. Russell, Mathieu Aubry. CVPR 2016.  The problem domain (decoding barcode markers on bees) is limited.  It would be great to see this applied to another problem domain, e.g., object detection from 3D models as shown in paper reference [A], where direct comparison against prior work could be performed.    I found the writing to be somewhat vague throughout.  For instance, on first reading of the introduction it is not clear what exactly is the contribution of the paper.    Minor comments:  Fig 3 - Are these really renders from a 3D model?  The images look like 2D images, perhaps spatially warped via a homography.    Page 3: "chapter" => "section".  In Table 2, what is the loss used for the DCNN?  Fig 9 (a) - The last four images look like they have strange artifacts. Can you explain these?
Output: en
El artículo trata de un trabajo simple de desarrollo de una aplicación para generar indicadores de gestión para una empresa y no presenta ningún aporte desde el punto de vista científico.  Tiene problemas de ajuste al formato solicitado y presenta muchos errores ortográficos, de puntuación y redacción.  El título no es acorde a su contenido, no describe nada acerca de la plataforma móvil.  La bibliografía es muy vaga, en algunos casos simples direcciones web, además no se ajusta a formato.
Output: es