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].

Input: Consider Input: Authors' response well answered my questions. Thanks.  Evaluation not changed.  ###  This paper proposes a neural model for generating tree structure output from scratch. The model does 1) separate the recurrence between depths and siblings; 2) separate the topology and label generation, and outperforms previous methods on a benchmark IFTTT dataset. Compared to previous tree-decoding methods, the model avoids manually annotating subtrees with special tokens, and thus is a very good alternative to such problems. The paper does solid experiments on one synthetic dataset, and outperforms alternative methods on one real-world IFTTT dataset.   There are couple of interesting results in the paper that I believe is worth further investigation. Firstly, on the synthetic dataset, the precision drops rapidly with the number of nodes. Is it because that the vector representation of the sequential encoder fails to provide sufficient information of long sequences, such that the tree decoder can not do a good job? Or is it because that such tree decoder is not tolerant to the long sequence input, i.e., large tree structure? I believe that it is important to understand this before a better model can be developed. For example, if it is the fault of encoder, maybe an attention layer can be added, as in a seq-to-seq model, to preserve more information of the input sequence.   Moreover, besides only showing how the precision changes with the number of nodes in the tree, it might be interesting to investigate how it goes with 1) number of depths; 2) number of widths; 3) symmetricity; etc. Moreover, as greedy search is used in decoding, it might be interesting to see how it helps, if it does, to use beam-search in tree decoding.   On the IFTTT dataset, listing more statistics about this dataset might be helpful for better understanding the difficulty of this task. How deep are the trees? How large are the vocabularies on both language and program sides?  The paper is well written, except for minor typo as mentioned in my pre-review questions.   In general, I believe this is a solid paper, and more can be explored in this direction. So I tend to accept it.

Output: en


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

Output: es


Input: Consider Input: Interesante trabajo.  si bien el documento muestra una propuesta, sería interesante mostrar aplicaciones.


Output: es


