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En un coup d'œil
Segments de marché
Petite entreprise (38.6% des avis)
Petite entreprise (58.1% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Amazon Comprehend
Note
(71)4.2 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (38.6% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Amazon ComprehendIBM Watson Natural Language Understanding
Note
(34)4.2 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (58.1% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur IBM Watson Natural Language UnderstandingRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Amazon Comprehend excelle dans la Reconnaissance d'Entités Nommées avec un score de 8,4, tandis qu'IBM Watson Natural Language Understanding est en deçà avec un score de 6,5. Les critiques mentionnent que la capacité d'Amazon à identifier avec précision les entités dans le texte est un avantage significatif pour les entreprises ayant besoin d'une extraction de données précise.
- Les critiques disent que la fonctionnalité d'Analyse de Sentiment d'Amazon Comprehend est notée à 8,5, surpassant le 7,8 d'IBM Watson. Les utilisateurs sur G2 soulignent que Comprehend fournit des insights de sentiment plus nuancés, ce qui est crucial pour comprendre les retours des clients.
- Les utilisateurs mentionnent que les capacités de Personnalisation d'IBM Watson, en particulier dans les Modèles Personnalisables avec un score de 8,8, sont supérieures à celles d'Amazon Comprehend qui est à 7,7. Les critiques apprécient la flexibilité dans l'adaptation des modèles aux besoins spécifiques des entreprises, faisant de Watson un meilleur choix pour les entreprises nécessitant des solutions sur mesure.
- Les utilisateurs de G2 rapportent que la Facilité d'Utilisation d'Amazon Comprehend est notée à 8,6, comparée à 8,1 pour IBM Watson. Les utilisateurs disent que l'interface intuitive de Comprehend permet une intégration plus rapide et moins de temps de formation, ce qui est un facteur significatif pour les petites entreprises.
- Les critiques mentionnent que les capacités d'Ingestion et Manipulation de Données d'Amazon Comprehend obtiennent un score de 8,5, tandis que celles d'IBM Watson sont plus basses à 7,0. Les utilisateurs rapportent que les outils de Comprehend pour gérer et préparer les données sont plus robustes, facilitant des flux de travail plus fluides.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent que le score de Direction du Produit d'Amazon Comprehend de 8,9 indique un fort engagement envers l'innovation, tandis qu'IBM Watson affiche un score parfait de 10. Les critiques disent que cela reflète les améliorations continues de Watson et sa réactivité aux retours des utilisateurs, en faisant une option attrayante pour ceux qui recherchent une solution tournée vers l'avenir.
Amazon Comprehend vs IBM Watson Natural Language Understanding
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé que Amazon Comprehend était plus facile à utiliser et à administrer. Cependant, ils ont estimé que IBM Watson Natural Language Understanding était plus facile à utiliser dans l'ensemble. Enfin, les évaluateurs ont trouvé que les produits sont également faciles à configurer.
- Les évaluateurs ont estimé que Amazon Comprehend répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM Watson Natural Language Understanding.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Amazon Comprehend est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de IBM Watson Natural Language Understanding à Amazon Comprehend.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Amazon Comprehend
Aucun tarif disponibleIBM Watson Natural Language Understanding
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Amazon Comprehend
Aucune information sur l'essai disponibleIBM Watson Natural Language Understanding
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
63
8.1
26
Facilité d’utilisation
8.6
63
8.1
27
Facilité d’installation
7.8
19
7.8
20
Facilité d’administration
8.1
18
7.2
20
Qualité du service client
8.4
55
7.7
24
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.1
18
8.6
20
Orientation du produit (% positif)
8.9
61
10.0
26
Fonctionnalités
Compréhension du Langage Naturel (CLN)Masquer 11 fonctionnalitésAfficher 11 fonctionnalités
8.3
30
Pas assez de données
Algorithme
8.7
26
Pas assez de données disponibles
8.6
25
Pas assez de données disponibles
8.4
26
Pas assez de données disponibles
8.5
23
Pas assez de données disponibles
8.2
24
Pas assez de données disponibles
8.3
27
Pas assez de données disponibles
Système
8.5
26
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
8.1
24
Pas assez de données disponibles
8.2
25
Pas assez de données disponibles
7.7
23
Pas assez de données disponibles
Configuration
8.7
26
Pas assez de données disponibles
8.6
26
Pas assez de données disponibles
7.6
23
Pas assez de données disponibles
Données
8.5
24
Pas assez de données disponibles
8.1
25
Pas assez de données disponibles
Analyse
8.0
26
Pas assez de données disponibles
8.3
24
Pas assez de données disponibles
8.8
24
Pas assez de données disponibles
9.0
24
Pas assez de données disponibles
8.7
23
Pas assez de données disponibles
8.1
24
Pas assez de données disponibles
8.3
23
Pas assez de données disponibles
Personnalisation
8.2
25
Pas assez de données disponibles
7.9
22
Pas assez de données disponibles
8.5
21
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Natural Language Processing (NLP) PlatformsMasquer 16 fonctionnalitésAfficher 16 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Model Customization - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Scalability and Performance - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Integration and Deployment - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Data Preparation and Labeling - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Monitoring and Maintenance - Natural Language Processing (NLP) Platforms
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Amazon ComprehendetIBM Watson Natural Language Understanding est catégorisé comme Analyse de texte
Catégories uniques
Amazon Comprehend est catégorisé comme Compréhension du Langage Naturel (CLN)
IBM Watson Natural Language Understanding est catégorisé comme Natural Language Processing (NLP) Platforms
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Amazon Comprehend
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
IBM Watson Natural Language Understanding
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
18.6%
Logiciels informatiques
12.9%
vente au détail
7.1%
Services financiers
7.1%
Marketing et publicité
5.7%
Autre
48.6%
Technologies et services d’information
25.8%
Logiciels informatiques
12.9%
Télécommunications
6.5%
Marketing et publicité
6.5%
Hôpital et soins de santé
6.5%
Autre
41.9%
Meilleures alternatives
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