您需要使用 Amazon Comprehend 對一百萬個社群媒體貼文執行情緒分析。哪種方法能以最少時間完成資料集的處理？

正確答案是將所有貼文上傳到 Amazon S3，並叫用 AWS Lambda 函數，該函數會呼叫 StartSentimentDetectionJob 以在 S3 資料上執行非同步批次工作。對於一百萬個社群媒體貼文這樣的大型資料集，Amazon Comprehend 的非同步批次處理功能 (StartSentimentDetectionJob) 是最有效率的方法。它專為處理大量資料而設計，可直接從 S3 讀取輸入並將結果寫回 S3，無需管理個別 API 呼叫的複雜性。 選項 A 和 B 涉及同步 API 呼叫，即使是批次呼叫 (BatchDetectSentiment)，對於一百萬個貼文來說也太慢且不具成本效益。同步 API 有速率限制，且需要您主動管理每個批次的處理。選項 D 試圖一次呼叫 BatchDetectSentiment API 並傳入整個資料集，這是不可能的，因為 BatchDetectSentiment API 有嚴格的輸入大小限制（最多 25 個文件），無法處理整個一百萬個貼文。