一家零售公司從社群媒體、公司網站和通話記錄中收集客戶評論。每個產品提及可以屬於多個公司定義的類別（標籤），這些類別並非互斥。例如，提及「Sample Yogurt」應標記為「yogurt」、「snack」和「dairy product」。該團隊需要使用 Amazon Comprehend 並以最快的速度交付，應該使用哪個功能來訓練模型？

正確答案是「多標籤模式中的自訂分類」。由於客戶評論中的產品提及可以屬於多個非互斥的類別（標籤），例如「優格」可以同時是「零食」和「乳製品」，因此需要使用多標籤分類模型。Amazon Comprehend 的自訂分類功能允許您訓練模型來識別自訂類別，而「多標籤模式」正是為這種一個項目可有多個相關標籤的場景設計。 「多類模式中的自訂分類」不適用，因為它假設每個項目只能屬於一個類別。 「自訂實體辨識」用於識別文本中的特定實體（例如產品名稱、人名），而非對文本進行分類。 「預建（內建）Comprehend 模型」雖然速度快，但無法識別公司自訂的特定產品類別，因此不符合需求。