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].

[Q]: Ese trabajo muestra el procedimiento propuesto para la Identificación automática de fracturas en imágenes de pozos. La metodología se ve novedosa e interesante. El artículo muestra bien la metodología y tiene una buena redacción. Se agregaron métricas para medir la efectividad del algoritmo.  Este trabajo fue presentado en INFONOR 2014 y la redacción actual es la misma, que si bien es cierto es buena, presenta los mismos pequeños errores que en el artículo anterior. Por lo tanto, debe volver a revisarlo.  Aunque ahora muestra métricas para medir el resultado no se indica qué tan efectivo es este sistema respecto al utilizado antes.  Debe mejorar las figuras 12 y 15, en donde muestras las métricas. La figura 2, izquierda no se distingue. Falta incluir una referencia a la figura 11 en el texto.
[A]: es


[Q]: Comentarios generales: • Se recomienda revisar todo el escrito ya que hay palabras de más o palabras escritas de manera equivocada por ejemplo: imcompletas, ítemes (pag 3);  quedebe (pag 4), del de (pag 5)… etc • Revisar el espaciado de las palabras • Revisar la numeración de la bibliografía ya que tiene que ser listada en el orden en que ésta aparece. • Revisar que el texto sea del mismo tamaño  (ejemplo: final primera columna página 1)  Comentarios por secciones  II SCRUM YSPEM • Referenciar la parte dedicada a SCRUM así como la figura ya que no es propia de los autores si no tomada de alguien más  III LEVANTAMIENTO DE REQUERIMIENTOS UTILIZANDO SPEM • Revisar el concepto de stakeholder o referenciar de que referencia utilizó ese concepto, por ejemplo incluyo los conceptos de stakeholder para CMMI. “Parte interesada (stakeholder) Un grupo o individuo que se ve afectado por o es de alguna manera responsable del resultado de una empresa” “Parte interesada (stakeholder) Un grupo o individuo que se ve afectado por o es de alguna manera responsable del resultado de una empresa”  IV DESARROLLO DE SOFTWARE CON SCRUM • Título de Figura 5, puede mejorarse el título de la figura por ejemplo: modelo del proceso de desarrollo de software basado en SCRUM y utilizando SPEM para su modelado • Se recomienda reforzar la sección agregando referencias para los términos  V METRICAS PARA DEFINIR LA CALIDAD DEL DESARROLLO DEL SOFTWARE • Se recomienda agregar referencias cuando describe los conceptos de métricas  VI UN CASO PRÁCTICO • Se recomienda mejorar la descripción de la Tabla I (contenido de columnas y operación u operaciones llevadas a cabo para establecer las desviaciones estándar de peso y evaluación) • Hay una viñeta sin texto debajo de la Tabla 1 • Se recomienda apoyar la sección con una gráfica o tabla en la que se muestra un resumen de la medición de la calidad, para entender la medición “just in time” de la que habla en las conclusiones
[A]: es


[Q]: This paper investigates three simple weight-pruning techniques for NMT, and shows that pruning weights based on magnitude works best, and that retraining after pruning can recover original performance, even with fairly severe pruning.  The main strength of paper is that the technique is very straightforward and the results are good. Itâs also clearly written and does a nice job covering previous work.  A weakness is that the work isnât very novel, being just an application of a known technique to a new kind of neural net and application (namely NMT), with results that arenât very surprising.   Itâs not clear to me what practical significance these results have, since to take advantage of them you would need sparse matrix representations, which are trickier to get working fast on a GPU - and after all, speed is the main problem with NMT, not space. (There may be new work that changes this picture, since the field is evolving fast, but if so you need to describe it, and generally do a better job explaining why we should care about pruning.)  A suggestion for dealing with the above weakness would be to use the pruning results to inform architecture changes. For instance, figure 3 suggests that you might be able to reduce the number of hidden layers to two, and also potentially reduce the dimension of source and target embeddings.  Another suggestion is that you try to make a link between pruning+retraining and dropout (eg âA Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networksâ, Gal, arXiv 2016).  Detailed comments:  Line 111: âsoftmax weightsâ - âoutput embeddingsâ may be a preferable term  S3.2: Itâs misleading to call n the âdimensionâ of the network, and specify all parameter sizes as integer multiples of this number as if this were a logical constraint.  Line 319: You should cite Bahdanau et al here for the attention idea, rather than Luong for their use of it.  S3.3: Class-uniform and class-distribution seem very similar (and naturally get very similar results); consider dropping one or the other.  Figure 3 suggestion that you could hybridize pruning: use class-blind for most classes, but class-uniform for the embeddings.  Figure 4 should show perplexity too.  What pruning is used in section 4.2 & figure 6?  Figure 7: does loss pertain to training or test corpora?  Figure 8: This seems to be missing softmax weights. I found this diagram somewhat hard to interpret; it might be better to give relevant statistics, such as the proportion of each class that is removed by class-blind pruning at various levels.  Line 762: You might want to cite Le et al, âA Simple Way to Initialize Recurrent Networks of Rectified Linear Unitsâ, arXiv 2015.
[A]:
en


