DVA-C02-KR Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
A company provides APIs as a service and commits to a service level agreement (SLA) with all its users.
To comply with each SLA, what should the company do?
A. Create a usage plan for each user and request API keys to access the APIs.
B. Enable API rate limiting in Amazon cognito for each user.
C. Enable default throttling limits for each stage after deploying the APIs.
D. Enable throttling limits for each method in Amazon API Getaway.
Answer: B

NEW QUESTION: 2
한 온라인 소매 회사가 고객 거래에 대한 기록 보존 일정을 수립했습니다. 다음 중 고객 거래가 보존 일정을 초과하여 유지되는 유효한 이유는 무엇입니까?
A. 고객이 유지를 요청합니다.
B. 보류중인 법적 보류
C. 향후 비즈니스 이니셔티브에 유용합니다.
D. 장기적인 데이터 마이닝 요구
Answer: B

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. Linked entities from a well-known knowledge base
B. Key Phrases
C. Detect Language
D. Sentiment Analysis
E. Named Entity Recognition
Answer: C,D
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