ある小売企業が、ソーシャルメディア、ウェブサイト、通話記録から顧客のコメントを収集しています。各製品の言及は、相互に排他的ではない複数の企業定義カテゴリ（ラベル）に属することができます。たとえば、「サンプルヨーグルト」という言及は、「ヨーグルト」、「スナック」、「乳製品」としてラベル付けされるべきです。Amazon Comprehend を使用し、最速の配信を必要とする場合、チームはモデルをトレーニングするためにどの機能を使用すべきですか？

顧客のコメントが複数のカテゴリに属する可能性があるため、各言及に複数のラベルを割り当てる必要がある「マルチラベル」分類が適切です。Amazon Comprehendのカスタム分類機能は、特定のビジネスニーズに合わせてモデルをトレーニングすることを可能にします。特に「マルチラベルモード」は、この要件に直接対応しています。 「マルチクラスモード」は、各インスタンスが1つのカテゴリにのみ属する場合に使用されます。 「カスタムエンティティ認識」は、テキスト内の特定のエンティティ（人名、場所など）を識別するために使用され、分類とは異なります。 「事前構築済み（組み込み）の Comprehend モデル」は一般的なユースケースには適していますが、企業定義の特定のカテゴリには対応できません。