AWS Comprehend是AWS提供的一种自然语言处理工具，而PySpark是一种Python编程语言的分布式计算框架。使用这两种工具进行数据分析时，可能会出现F.when函数不起作用的情况。

解决这个问题的方法是在F.when的使用时，需要将结构化查询语言（SQL）中的逻辑转化成Spark SQL的语法规则。下面是一个例子：

from pyspark.sql.functions import when, col

data = [("Alice", 2),("Bob", 1),("Cathy", 3)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# F.when not working
df_new = df.select("Name", "Age", when(col("Age") < 2, "Child").when(col("Age") > 2, "Adult").otherwise("Teenager").alias("Category"))
df_new.show()

执行上述代码会出现错误信息，因为当Age等于2时，F.when无法给出适当的结果。

为了解决该问题，我们可以通过使用Spark SQL的语法规则重写查询来避免这种情况。改写后的代码如下所示：

from pyspark.sql.functions import expr

df_new = df.select("Name", "Age", expr("CASE WHEN Age < 2 THEN 'Child' WHEN Age > 2 THEN 'Adult' ELSE 'Teenager' END AS Category"))

df_new.show()

这次执行代码会输出正确的结果，因为我们使用了Spark SQL的语法规则，避免了F.when函数在Age等于2时无法给出适当的结果的问题。