In this task, you are given a paper review. Based on the review, your job is to identify language and generate "en" if the review is in English or generate "es" if the review is in Spanish. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

[EX Q]: En este trabajo se presenta  una revisión de Sistemas Inmunes Artificiales  y  sus aplicaciones.  Observaciones:  Un trabajo de revisión tiene que ser cuidadoso y amplio, con comentarios críticos, sugerencias y conclusiones que sirvan como contribuciones del trabajo.  El artículo propuesto no incluye en la revisión trabajos  y aplicaciones recientes.  Luego, la revisión no es completa.  Por otro lado, no presenta  discusión crítica ni conclusiones de la revisión realizada. En consecuencia, el  autor no  alcanzó  ninguno de los dos objetivos esperados  para este trabajo.
[EX A]: es

[EX Q]: El artículo aborda un tema de interés como lo es el manejo de grandes datos y su estructura en base a metadatos para su procesamiento en la era de la web semántica.  El artículo presenta serias deficiencias léxicas e incluso semánticas. La traducción del título y el abstract en inglés presentan errores graves. En el aspecto semántico, en la introducción mencionan como problema que las bases de datos relacionales no tengan problemas de adaptación. Como error léxico, escriben A un, en lugar de Aún. En forma errónea se utiliza el término Apropósito, en lugar de A propósito. Las conclusiones no permiten centrar una propuesta. Hay buena utilización de las referencias bibliográficas.
[EX A]: es

[EX Q]: This paper gives a theoretical motivation for tieing the word embedding and output projection matrices in RNN LMs. The argument uses an augmented loss function which spreads the output probability mass among words with close word-embedding.   I see two main drawbacks from this framework: The augmented loss function has no trainable parameters and is used for only for regularization. This is not expected to give gains with large enough datasets.  The augmented loss is heavily “engineered” to produce the desired result of parameter tying. It’s not clear what happens if you try to relax it a bit, by adding parameters, or estimating y~ in a different way.   Nevertheless the argument is very interesting, and clearly written. The simulated results indeed validate the argument, and the PTB results seem promising.  Minor comments: Section 3: Can you clarify if y~ is conditioned on the t example or on the entire history. Eq. 3.5: i is enumerated over V (not |V|)
[EX A]:
en

