Um engenheiro de ML deve extrair palavras-chave significativas e exclusivas de documentos usando serviços da AWS com o mínimo de gerenciamento operacional. Qual abordagem atende a esse requisito?
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Resposta correta: Usar o reconhecimento de entidade personalizado e a extração de frases-chave do Amazon Comprehend para identificar e extrair palavras-chave relevantes..
Por que esta é a resposta
A abordagem correta é usar o Amazon Comprehend. Ele é um serviço de NLP totalmente gerenciado que oferece reconhecimento de entidades personalizadas e extração de frases-chave, atendendo ao requisito de extrair palavras-chave significativas e exclusivas com mínimo gerenciamento operacional. As outras opções exigem mais gerenciamento: Executar NLTK em instâncias EC2 envolve provisionamento e gerenciamento de servidores. Usar Amazon SageMaker com BlazingText e TF-IDF requer configuração e gerenciamento do ambiente SageMaker, além de implementação manual de lematização e remoção de stop words. Armazenar documentos no S3 e usar funções Lambda para pré-processamento e n-grams, embora serverless, ainda exige a escrita e manutenção de código personalizado para cada etapa.
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