Explorez les meilleures alternatives à Google Cloud Natural Language API pour les utilisateurs qui ont besoin de nouvelles fonctionnalités logicielles ou qui souhaitent essayer différentes solutions. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Google Cloud Natural Language API comprennent sentiment analysis. La meilleure alternative globale à Google Cloud Natural Language API est Amazon Comprehend. D'autres applications similaires à Google Cloud Natural Language API sont Altair AI StudioetMicrosoft Text Analytics APIetSAP HANA CloudetSAS Viya. Les alternatives à Google Cloud Natural Language API peuvent être trouvées dans Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU) mais peuvent également être présentes dans Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique ou Logiciel de gestion de l'expérience.
Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise l'apprentissage automatique pour trouver des insights et des relations dans le texte. Amazon Comprehend identifie la langue du texte ; extrait des phrases clés, des lieux, des personnes, des marques ou des événements ; comprend si le texte est positif ou négatif ; et organise automatiquement une collection de fichiers texte par sujet.
RapidMiner est une interface utilisateur graphique puissante, facile à utiliser et intuitive pour la conception de processus analytiques. Que la sagesse des foules et les recommandations de la communauté RapidMiner vous guident. Et vous pouvez facilement réutiliser votre code R et Python.
L'API Microsoft Text Analytics est une suite de services d'analyse de texte qui offre des API pour l'analyse des sentiments, l'extraction de phrases clés et la détection de sujets pour le texte en anglais, ainsi que la détection de langue pour 120 langues.
En tant que plateforme d'IA, d'analytique et de gestion des données native du cloud, SAS Viya vous permet de passer à l'échelle de manière rentable, d'augmenter la productivité et d'innover plus rapidement, soutenu par la confiance et la transparence. SAS Viya rend possible l'intégration des équipes et de la technologie, permettant à tous les utilisateurs de travailler ensemble avec succès pour transformer des questions critiques en décisions précises.
Forsta est la nouvelle frontière de la technologie de l'expérience client et de la recherche de marché. Formée en 2021 grâce à la fusion des leaders de l'industrie Confirmit, FocusVision et Dapresy, notre entreprise mondiale alimente l'ensemble le plus riche et le plus complet de solutions de recherche et d'analyses, couvrant l'expérience client, la gestion des retours d'entreprise, la voix du client, la voix de l'employé, la recherche qualitative, quantitative, la visualisation des données et plus encore.
NLTK est une plateforme pour construire des programmes Python pour travailler avec des données linguistiques humaines qui fournit des interfaces vers des corpus et des ressources lexicales telles que WordNet, ainsi qu'une suite de bibliothèques de traitement de texte pour la classification, la tokenisation, la racinisation, l'étiquetage, l'analyse syntaxique et le raisonnement sémantique, des enveloppes pour des bibliothèques NLP de force industrielle, et un forum de discussion actif.
InMoment est une plateforme d'optimisation de l'expérience client (CX) basée sur le cloud qui vous offre la possibilité d'écouter et d'interagir avec vos clients pour améliorer les résultats commerciaux grâce à de meilleures expériences.
Chattermill est un logiciel d'intelligence artificielle qui applique des réseaux de neurones artificiels aux retours des clients, pour apprendre à partir des données et aider à prendre des décisions plus centrées sur le client.
IBM Watson Studio accélère les flux de travail d'apprentissage automatique et profond nécessaires pour intégrer l'IA dans votre entreprise afin de stimuler l'innovation. Il fournit une suite d'outils pour les data scientists, les développeurs d'applications et les experts en la matière pour collaborer et travailler facilement avec les données et utiliser ces données pour construire, entraîner et déployer des modèles à grande échelle.