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: This paper aims to mine explicit rules from KB embedding space, and casts it into a sparse reconstruction problem. Experiments demonstrate its ability of extracting reasonable rules on a few link prediction datasets.  The solution part sounds plausible. However, it confuses me that why we need to mine rules from learned KB embeddings.   - It is still unclear what information these KB embeddings encode and it looks strange that we aim to learn rules including negation / disjunction from them.  - If the goal is to extract useful rules (for other applications), it is necessary to compare it to “graph random walk” (

Output: en


Input: Consider Input: Presenta una búsqueda de respuesta a partir de una solicitud en un call center.  El trabajo está bien presentado, pero muy largo, y eso no permite ver bien lo que quieren aportar los autores.

Output: es


Input: Consider Input: El trabajo es DEMASIADO preliminar: no existen experimentos y por tanto sin resultados ni análisis.  El trabajo solo se enfoca en realizar una discusión de métodos de optimización para el problema en cuestión. Posteriormente, solo define formalismos conocidos y genéricos para el problema.   El paper es MUY débil, requiere aún MUCHO trabajo para ser un manuscrito con alguna relevancia!


Output: es


