Azure AI Language n'est pas la seule option pour Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU). Explorez d'autres options et alternatives concurrentes. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Azure AI Language comprennent integration. La meilleure alternative globale à Azure AI Language est InMoment Experience Improvement (XI) Platform. D'autres applications similaires à Azure AI Language sont Google Cloud Translation APIetTune AIetMeta Llama 3etGlobalLink. Les alternatives à Azure AI Language peuvent être trouvées dans Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU) mais peuvent également être présentes dans Logiciel de gestion de l'expérience ou Logiciel de traduction automatique.
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.
L'API de traduction Google Cloud aide les développeurs à obtenir des traductions pour plus de 100 langues ou à construire sur le modèle pré-entraîné puissant de Google avec les mots, phrases et expressions idiomatiques qui comptent le plus pour vous et votre entreprise. Les modèles et outils éprouvés de Google Cloud apportent l'expertise en traduction de Google et une précision de pointe directement à votre portée sans besoin de connaissances en apprentissage automatique pour libérer la puissance de la traduction automatique.
Tune AI est une application de chat d'entreprise qui fonctionne sur votre cloud ou sur site en tant que service géré, exploitant la puissance des modèles d'IA générative sans que vos données ne quittent jamais votre environnement.
Découvrez la performance de pointe de Llama 3, un modèle accessible à tous qui excelle dans les nuances linguistiques, la compréhension contextuelle et les tâches complexes comme la traduction et la génération de dialogues. Avec une évolutivité et une performance améliorées, Llama 3 peut gérer des tâches en plusieurs étapes sans effort, tandis que nos processus de post-formation raffinés réduisent considérablement les taux de refus erronés, améliorent l'alignement des réponses et augmentent la diversité des réponses du modèle. De plus, il élève considérablement des capacités comme le raisonnement, la génération de code et le suivi des instructions.
GlobalLink permet aux organisations de rationaliser le processus de localisation pour tous les besoins commerciaux.
L'API de traitement du langage naturel de Google Cloud aide les développeurs à débloquer des fonctionnalités de compréhension du langage naturel, y compris l'analyse de sentiment, l'analyse d'entité, l'analyse de sentiment d'entité, la classification de contenu et l'analyse syntaxique. Nous incorporons le meilleur de la technologie et de la recherche de Google dans notre API, y compris les dernières avancées en matière de modèles de langage de grande taille pour aider les développeurs et les praticiens à obtenir de meilleures informations, un meilleur ciblage publicitaire et de meilleures recommandations pour leurs utilisateurs. Grâce à notre API de traitement du langage naturel, les développeurs peuvent accéder à un modèle de classification de contenu de pointe avec plus de 1000 catégories, qui est à la fois évolutif à travers les types de contenu et les langues, et formé sur la connaissance distillée du web mondial.
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.
Tungsten TotalAgility est une plateforme de gestion des processus métier (BPM) et de gestion dynamique des cas qui permet une meilleure gestion des processus.
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.