Un equipo de marketing tiene informes de noticias de cinco años en formato PDF y necesita extraer información y el sentimiento del contenido. La solución debe usar Amazon Textract para procesar los PDF y debe requerir una sobrecarga operativa mínima. ¿Qué solución cumple estos requisitos?

La opción correcta es "Proporcionar la información extraída a Amazon Comprehend para su análisis. Guardar el análisis en un bucket de Amazon S3." porque Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que puede extraer entidades, frases clave y, crucialmente, el sentimiento del texto, lo cual es un requisito explícito. Almacenar el análisis en S3 es una práctica común y de baja sobrecarga operativa. Las otras opciones son incorrectas porque: "Proporcionar la información extraída a Amazon Athena..." Athena es un servicio de consulta interactiva para datos en S3, no un servicio de análisis de sentimiento. "Almacenar la información extraída en una tabla de Amazon DynamoDB. Usar Amazon SageMaker para construir un modelo de sentimiento." SageMaker requeriría construir y entrenar un modelo personalizado, lo que implica una sobrecarga operativa significativamente mayor que usar Comprehend, un servicio gestionado para NLP. "Almacenar la información extraída en un bucket de Amazon S3. Usar Amazon QuickSight para visualizar y analizar los datos." QuickSight es una herramienta de inteligencia empresarial para visualización, no para el análisis de sentimiento del texto.