Inżynier ML musi wyodrębnić znaczące, unikalne słowa kluczowe z dokumentów, używając usług AWS, przy jak najmniejszym zarządzaniu operacyjnym. Które podejście spełnia ten wymóg?

Poprawna odpowiedź to użycie niestandardowego rozpoznawania encji Amazon Comprehend i ekstrakcji kluczowych fraz. Amazon Comprehend to w pełni zarządzana usługa NLP, która minimalizuje obciążenie operacyjne. Ekstrakcja kluczowych fraz automatycznie identyfikuje najważniejsze frazy w tekście, a niestandardowe rozpoznawanie encji pozwala na trenowanie modelu do identyfikowania specyficznych, unikalnych słów kluczowych istotnych dla danego kontekstu. Uruchomienie NLTK na instancjach EC2 wymaga zarządzania serwerami. Amazon SageMaker z BlazingText i niestandardowym wstępnym przetwarzaniem jest bardziej złożone i wymaga większego nakładu pracy niż Comprehend. Funkcje Lambda ze skryptami Pythona i n-gramami również wymagają ręcznego kodowania i zarządzania logiką ekstrakcji, co zwiększa obciążenie operacyjne w porównaniu do gotowej usługi Comprehend.