焦點新聞

Amazon Comprehend 推出 entity-based 的情緒性文字分析

Amazon Comprehend 是一項可以幫助使用者分析文字相關的特質、額外資訊的服務，例如：該詞語的類別、關鍵字偵測、詞語的詞性、隱藏敏感性資訊，甚至是詞語是否包含情緒性含義，都是 Comprehend 的功能之一。

此次更新後，針對情緒性含義，Comprehend 不僅能夠依據整句話的內容來判斷情緒是正面、負面或是存在混合性的情緒，也能夠針對單一個詞語來進行分析。

例如：The burger was delicious, but it was soggy.

• 以上述這句話來說，Comprehend 會判斷整句話的情緒是混合性的。
• 以單一詞語來看，會標示 delicious 為正向，而 soggy 則是負面的。
• 除此之外，文句中的 it，Comprehend 也可以判斷出與前面出現的 burger 為同一個 entity，代表同一個詞語。
• 目前此新的功能，使用者可以直接在 Amazon Comprehend 的 Console，創建一個 Job 來開始分析。

參考來源至：Amazon Comprehend launches entity-based sentiment analysis

Amazon Translate 支援切換翻譯為正式用語或是非正式用語

目前僅支援法語、德語、印第安語、義大利語、日語及西班牙語

Amazon Translate 是一個透過機器學習技術，幫助使用者在多種語言之間翻譯的服務，支援 70+ 種語言。此次更新後，推出了正式用語與非正式用語的翻譯，讓使用者可以針對使用場景來做不同的調整。例如：在正式場合的用詞，需要以正式用語回覆；而與朋友聚會時，則不需要這麼拘謹的文字，便可以選擇翻譯成非正式用語。

• 正式用語：

• 非正式用語：

精準程度的判斷為個人主觀想法，所以以上結果僅供參考。

參考來源至：Amazon Translate now supports formality customization for French, German, Hindi, Italian, Japanese, and Spanish、Control formality in machine translated text using Amazon Translate

AWS 推出顧客碳足跡工具（customer carbon footprint tool）

隨著全球環保意識提升，越來越多的企業希望可以減少碳排放來維護環境，同時也是為企業社會責任的一環；而 AWS 也致力於環境保護，因此在 2021 re:Invent 時，就已經宣告將會推出 customer carbon footprint tool，讓使用者可以透過這項工具，了解自身環境所產生的碳足跡。

使用者可以透過簡易的視覺性圖表，快速地得知使用 AWS 雲端服務所產生的碳排放，也可以與使用 on-premise 環境來做比較，看碳排放的差異有多少；也可以預測現行在 AWS 上的架構會產生多少的碳排放，幫助使用者更加了解該架構對環境的影響，作為改善的依據。

參考來源至：AWS launches customer carbon footprint tool

Amazon EC2 Auto Scaling Warm Pools 支援 Instance 處於休眠狀態及 Scale-in 回到 Warm Pools

Amazon EC2 Auto Scaling Warm Pools 可以讓使用者在使用 Auto Scaling 擴展 Instance 時，先讓 Instance 處於 pre-initialized 的狀態，藉此縮短擴展所需的時間，適合需要快速啟用 Instance 的場景或是部分消耗較多時間的 process。

此次更新後，如果使用者選擇 Auto Scaling Warm Pools 的 Hibernate Support 功能，便可以讓 Instance 的記憶體也處在 pre-initialized 的狀態，讓 Instance 啟用的速度更快，也適合記憶體內資料需要快速重建的工作附載。

此外，如果選擇啟用 Scale-in to Warm Pool 功能，則是可以讓 Auto Scaling Group 在 Scale-in 時，把 Instance 放回 Warm Pool，而不是像先前直接 terminated。之後 Auto Scaling Group 在 Scale-out 的時候，就可以將之前 Scale-in 的 Instance 在快速啟用。

參考來源至：Amazon EC2 Auto Scaling Warm Pools now supports hibernating instances and returning instances to Warm Pools on scale-in