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Amazon Comprehend und IBM Watson Natural Language Understanding vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (38.6% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (58.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Amazon Comprehend
Sternebewertung
(71)4.2 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (38.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Amazon ComprehendIBM Watson Natural Language Understanding
Sternebewertung
(34)4.2 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (58.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über IBM Watson Natural Language UnderstandingZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon Comprehend im Bereich Named Entity Recognition mit einer Bewertung von 8,4 hervorragend abschneidet, während IBM Watson Natural Language Understanding mit einer Bewertung von 6,5 hinterherhinkt. Rezensenten erwähnen, dass Amazons Fähigkeit, Entitäten im Text genau zu identifizieren, ein bedeutender Vorteil für Unternehmen ist, die präzise Datenextraktion benötigen.
- Rezensenten sagen, dass die Sentimentanalyse von Amazon Comprehend mit 8,5 bewertet wird und damit IBM Watsons 7,8 übertrifft. Benutzer auf G2 heben hervor, dass Comprehend nuanciertere Sentiment-Einblicke bietet, was entscheidend für das Verständnis von Kundenfeedback ist.
- Benutzer erwähnen, dass die Anpassungsfähigkeit von IBM Watson, insbesondere bei anpassbaren Modellen mit einer Bewertung von 8,8, Amazon Comprehends 7,7 überlegen ist. Rezensenten schätzen die Flexibilität bei der Anpassung von Modellen an spezifische Geschäftsanforderungen, was Watson zu einer besseren Wahl für Unternehmen macht, die maßgeschneiderte Lösungen benötigen.
- G2-Benutzer berichten, dass die Benutzerfreundlichkeit von Amazon Comprehend mit 8,6 bewertet wird, verglichen mit 8,1 bei IBM Watson. Benutzer sagen, dass die intuitive Benutzeroberfläche von Comprehend eine schnellere Einarbeitung und weniger Schulungszeit ermöglicht, was ein bedeutender Faktor für kleine Unternehmen ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten von Amazon Comprehend mit 8,5 bewertet werden, während die von IBM Watson bei 7,0 liegen. Benutzer berichten, dass die Tools von Comprehend zum Umgang mit und zur Vorbereitung von Daten robuster sind und reibungslosere Arbeitsabläufe ermöglichen.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass die Produktentwicklung von Amazon Comprehend mit 8,9 eine starke Innovationsbereitschaft anzeigt, während IBM Watson eine perfekte Bewertung von 10 aufweist. Rezensenten sagen, dass dies Watsons kontinuierliche Verbesserungen und Reaktionsfähigkeit auf Benutzerfeedback widerspiegelt, was es zu einer überzeugenden Option für diejenigen macht, die nach einer zukunftsorientierten Lösung suchen.
Amazon Comprehend vs IBM Watson Natural Language Understanding
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Amazon Comprehend einfacher zu verwenden und zu verwalten. Jedoch empfanden Rezensenten, dass es mit IBM Watson Natural Language Understanding einfacher ist, Geschäfte zu machen. Schließlich empfanden Rezensenten, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon Comprehend den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Natural Language Understanding.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon Comprehend.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM Watson Natural Language Understanding gegenüber Amazon Comprehend.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon Comprehend
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Watson Natural Language Understanding
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon Comprehend
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Watson Natural Language Understanding
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
63
8.1
26
Einfache Bedienung
8.6
63
8.1
27
Einfache Einrichtung
7.8
19
7.8
20
Einfache Verwaltung
8.1
18
7.2
20
Qualität der Unterstützung
8.4
55
7.7
24
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.1
18
8.6
20
Produktrichtung (% positiv)
8.9
61
10.0
26
Funktionen
Natürliches Sprachverständnis (NLU)11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
8.3
30
Nicht genügend Daten
Algorithmus
8.7
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
25
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
system
8.5
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Einrichtung
8.7
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten
8.5
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
25
Nicht genügend Daten verfügbar
Analyse
8.0
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung
8.2
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Natural Language Processing (NLP) Platforms16 Funktionen ausblenden16 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Model Customization - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Scalability and Performance - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration and Deployment - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Data Preparation and Labeling - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Monitoring and Maintenance - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon Comprehend und IBM Watson Natural Language Understanding sind kategorisiert als Textanalyse
Einzigartige Kategorien
Amazon Comprehend ist kategorisiert als Natürliches Sprachverständnis (NLU)
IBM Watson Natural Language Understanding ist kategorisiert als Natural Language Processing (NLP) Platforms
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon Comprehend
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Watson Natural Language Understanding
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
18.6%
Computersoftware
12.9%
Einzelhandel
7.1%
Finanzdienstleistungen
7.1%
Marketing und Werbung
5.7%
Andere
48.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
25.8%
Computersoftware
12.9%
Telekommunikation
6.5%
Marketing und Werbung
6.5%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
6.5%
Andere
41.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
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3 Kommentare
KU
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