Ein Unternehmen möchte KI nutzen, um die Qualität von Kundendienstanrufen zu bewerten. Anrufe werden in vier Sprachen, einschließlich Englisch, verwaltet, und weitere Sprachen werden später hinzugefügt. Das Unternehmen kann keine benutzerdefinierten ML-Modelle pflegen und benötigt schriftliche Stimmungsanalyseberichte aus Anrufaufzeichnungen; aufgezeichneter Text muss ins Englische übersetzt werden. Welche Kombination von Schritten erfüllt diese Anforderungen? (Wählen Sie drei.)

Amazon Transcribe wandelt Audioaufzeichnungen in Text um, unabhängig von der Sprache, was für die mehrsprachigen Anrufe des Unternehmens entscheidend ist. Amazon Translate übersetzt diesen Text dann ins Englische, um eine konsistente Basis für die Analyse zu schaffen. Amazon Comprehend führt die Stimmungsanalyse des übersetzten Textes durch und erstellt die erforderlichen Berichte, ohne dass benutzerdefinierte ML-Modelle gewartet werden müssen. Amazon Comprehend kann keine Audioaufzeichnungen direkt übersetzen. Amazon Lex ist für Chatbots und Sprachschnittstellen gedacht, nicht für die Stimmungsanalyse von Aufzeichnungen. Amazon Polly wandelt Text in Sprache um, was das Gegenteil der hier benötigten Funktionalität ist.