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A. Option D
B. Option C
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NEW QUESTION: 3
You are building a multilingual chatbot.
You need to send a different answer for positive and negative messages.
Which two Text Analytics APIs should you use? Each correct answer presents part of the solution. (Choose two.) NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Detect Language
B. Sentiment Analysis
C. Key Phrases
D. Named Entity Recognition
E. Linked entities from a well-known knowledge base
Answer: A,B
Explanation:
B: The Text Analytics API's Sentiment Analysis feature provides two ways for detecting positive and negative sentiment. If you send a Sentiment Analysis request, the API will return sentiment labels (such as "negative", "neutral" and "positive") and confidence scores at the sentence and document-level.
D: The Language Detection feature of the Azure Text Analytics REST API evaluates text input for each document and returns language identifiers with a score that indicates the strength of the analysis.
This capability is useful for content stores that collect arbitrary text, where language is unknown. Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to- sentiment-analysis?tabs=version-3-1
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to- language-detection

NEW QUESTION: 4
You have been asked to de-risk deployments at your company. Specifically, the CEO is concerned about outages that occur because of accidental inconsistencies between Staging and Production, which sometimes cause unexpected behaviors in Production even when Staging tests pass. You already use Docker to get high consistency between Staging and Production for the application environment on your EC2 instances. How do you further de-risk the rest of the execution environment, since in AWS, there are many service components you may use beyond EC2 virtual machines?
A. Use AWS ECS and Docker clustering. This will make sure that the AMIs and machine sizes are the same across both environments.
B. Use AWS Config to force the Staging and Production stacks to have configuration parity. Any differences will be detected for you so you are aware of risks.
C. Use AMIs to ensure the whole machine, including the kernel of the virual machines, is consistent, since Docker uses Linux Container (LXC) technology, and we need to make sure the container environment is consistent.
D. Develop models of your entire cloud system in CloudFormation. Use this model in Staging and Production to achieve greater parity. */
Answer: D
Explanation:
Explanation
After you have your stacks and resources set up, you can reuse your templates to replicate your infrastructure in multiple environments. For example, you can create environments for development, testing, and production so that you can test changes before implementing them into production. To make templates reusable, use the parameters, mappings, and conditions sections so that you can customize your stacks when you create them. For example, for your development environments, you can specify a lower-cost instance type compared to your production environment, but all other configurations and settings remain the same For more information on Cloudformation best practices please refer to the below link:
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