3.7標準
顧客レビューを大量に処理し、肯定・否定の傾向と文章中の固有表現を抽出したい。
独自モデルを訓練せず、自然言語処理の分析結果を得る。
最も適切なサービスはどれか。
× 不正解
Amazon Comprehendは、テキストから感情やエンティティなどの自然言語情報を抽出する。
詳細解説
誤りAmazon Athena
AthenaはデータストアをSQLで分析するサービスで、自然言語処理モデルではない。
誤りAmazon Transcribe
Transcribeは音声をテキストへ変換するサービスで、テキスト感情分析とは異なる。
正しいAmazon Comprehend
Comprehendは自然言語処理を使って感情、エンティティ、キーフレーズなどを分析する。
誤りAmazon Rekognition
Rekognitionは画像・動画の分析サービスで、文章の感情分析が主目的ではない。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
Amazon Comprehendの公式概要で、感情分析とエンティティ認識を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
レビューの自然言語分析にComprehendを選べる。
理解のポイント
- Amazon Comprehend
- 感情分析
- エンティティ
確認時の注意
- 確認環境:
- AI/ML・分析サービスの機能や名称は更新され得るため、利用時はAWS公式ドキュメントで最新情報を確認する。
基礎のおさらい
入力の種類
文章はComprehend、音声認識はTranscribe、画像・動画はRekognitionというように入力で絞る。
事前学習サービス
既成の分析機能を使う場合と、SageMaker AIで独自モデルを作る場合を要件で分ける。
問題IDAWS-CLF-335
確認環境Ubuntu 24.04 / GNU tools
最終技術確認2026-08-31
誤り・権利侵害を報告