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Confronta Amazon Comprehend e IBM Watson Natural Language Understanding 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (38.6% delle recensioni)
Piccola Impresa (58.1% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
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Amazon Comprehend
Valutazione a Stelle
(71)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (38.6% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Amazon ComprehendIBM Watson Natural Language Understanding
Valutazione a Stelle
(34)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (58.1% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su IBM Watson Natural Language UnderstandingRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon Comprehend eccelle nel Riconoscimento delle Entità Nominate con un punteggio di 8,4, mentre IBM Watson Natural Language Understanding è carente con un punteggio di 6,5. I recensori menzionano che la capacità di Amazon di identificare accuratamente le entità nel testo è un vantaggio significativo per le aziende che necessitano di un'estrazione dati precisa.
- I recensori dicono che la funzione di Analisi del Sentimento di Amazon Comprehend è valutata a 8,5, superando il 7,8 di IBM Watson. Gli utenti su G2 evidenziano che Comprehend fornisce intuizioni sul sentimento più sfumate, cruciali per comprendere il feedback dei clienti.
- Gli utenti menzionano che le capacità di Personalizzazione di IBM Watson, in particolare nei Modelli Personalizzabili con un punteggio di 8,8, sono superiori rispetto al 7,7 di Amazon Comprehend. I recensori apprezzano la flessibilità nel personalizzare i modelli per esigenze aziendali specifiche, rendendo Watson una scelta migliore per le aziende che richiedono soluzioni su misura.
- Gli utenti di G2 segnalano che la Facilità d'Uso di Amazon Comprehend è valutata a 8,6, rispetto all'8,1 di IBM Watson. Gli utenti dicono che l'interfaccia intuitiva di Comprehend consente un onboarding più rapido e meno tempo di formazione, un fattore significativo per le piccole imprese.
- I recensori menzionano che le capacità di Ingestione e Manipolazione dei Dati di Amazon Comprehend ottengono un punteggio di 8,5, mentre quelle di IBM Watson sono inferiori a 7,0. Gli utenti segnalano che gli strumenti di Comprehend per gestire e preparare i dati sono più robusti, facilitando flussi di lavoro più fluidi.
- Gli utenti su G2 evidenziano che il punteggio di Direzione del Prodotto di Amazon Comprehend di 8,9 indica un forte impegno per l'innovazione, mentre IBM Watson vanta un punteggio perfetto di 10. I recensori dicono che questo riflette i continui miglioramenti di Watson e la sua reattività al feedback degli utenti, rendendolo un'opzione convincente per chi cerca una soluzione orientata al futuro.
Amazon Comprehend vs IBM Watson Natural Language Understanding
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Amazon Comprehend più facile da usare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che IBM Watson Natural Language Understanding fosse più facile per fare affari in generale. Infine, i revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare.
- I revisori hanno ritenuto che Amazon Comprehend soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Watson Natural Language Understanding.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Amazon Comprehend sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM Watson Natural Language Understanding rispetto a Amazon Comprehend.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon Comprehend
Nessun prezzo disponibileIBM Watson Natural Language Understanding
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Amazon Comprehend
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Watson Natural Language Understanding
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
63
8.1
26
Facilità d'uso
8.6
63
8.1
27
Facilità di installazione
7.8
19
7.8
20
Facilità di amministrazione
8.1
18
7.2
20
Qualità del supporto
8.4
55
7.7
24
the product è stato un buon partner negli affari?
8.1
18
8.6
20
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
61
10.0
26
Caratteristiche per Categoria
Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU)Nascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
8.3
30
Dati insufficienti
Algoritmo
8.7
26
Dati insufficienti
8.6
25
Dati insufficienti
8.4
26
Dati insufficienti
8.5
23
Dati insufficienti
8.2
24
Dati insufficienti
8.3
27
Dati insufficienti
Sistema
8.5
26
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.1
24
Dati insufficienti
8.2
25
Dati insufficienti
7.7
23
Dati insufficienti
Imposta
8.7
26
Dati insufficienti
8.6
26
Dati insufficienti
7.6
23
Dati insufficienti
Dati
8.5
24
Dati insufficienti
8.1
25
Dati insufficienti
Analisi
8.0
26
Dati insufficienti
8.3
24
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.1
24
Dati insufficienti
8.3
23
Dati insufficienti
Personalizzazione
8.2
25
Dati insufficienti
7.9
22
Dati insufficienti
8.5
21
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)Nascondi 16 CaratteristicheMostra 16 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Personalizzazione del Modello - Piattaforme di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Piattaforme di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione e Distribuzione - Piattaforme di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Preparazione dei Dati e Etichettatura - Piattaforme di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio e Manutenzione - Piattaforme di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon Comprehend e IBM Watson Natural Language Understanding sono categorizzati comeAnalisi del testo
Categorie uniche
Amazon Comprehend è categorizzato comeComprensione del Linguaggio Naturale (NLU)
IBM Watson Natural Language Understanding è categorizzato comePiattaforme di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon Comprehend
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Watson Natural Language Understanding
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.6%
Software per computer
12.9%
Vendita al dettaglio
7.1%
Servizi Finanziari
7.1%
Marketing e Pubblicità
5.7%
Altro
48.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
25.8%
Software per computer
12.9%
Telecomunicazioni
6.5%
Marketing e Pubblicità
6.5%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
6.5%
Altro
41.9%
Alternative
Discussioni
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