Sammenligning mellom vs vs


Vet noen spesifikke forskjeller og funksjoner blant de tre, eller hvis man har flere funksjoner / mer fleksible å bruke som en utvikler?

Publisert på 13/05/2016 klokken 16:37
kilden bruker
På andre språk...                            

7 svar

87 luis.aivs vs

║                                         vs vs                                                 ║
║ S.No ║                    ║                             ║                   ║
║ 1    ║ API is completely free      ║ Has a paid enterprise option         ║ LUIS is in beta and free to use    ║
║      ║ with no limitations on             ║ which allows for this to be run on a        ║ 10K transactions per month         ║
║      ║ request rates.                     ║ private cloud internally and more           ║ and up to 5 requests per second    ║
║      ║                                    ║ from their services team., After google     ║ for each account.                  ║
║      ║                                    ║ acquisition they are providing free         ║                                    ║
║      ║                                    ║ services by integrating google cloud        ║                                    ║
║      ║                                    ║ services.                                   ║                                    ║
║ 2    ║ Provides a nice combination        ║ Speech to Text and Text to Speech           ║ LUIS uses machine learning         ║
║      ║ of both voice recognition and      ║ capabilities, along with machine            ║ based methods to analyze           ║
║      ║ machine learning for developers.   ║ learning.                                   ║ sentences. To perform machine      ║
║      ║                                    ║                                             ║ learning, LUIS breaks an           ║
║      ║                                    ║                                             ║ utterance into "tokens".           ║
║ 3    ║ Has two main elements to it        ║ Support of Intents, Entities, actions       ║ Supports Intents, Entities         ║
║      ║ that you set up within your        ║ and one key focus area is its “Domains”.    ║ and actions.                       ║
║      ║ app – intents and entities.        ║                                             ║                                    ║
║      ║ Actions are separated to           ║                                             ║                                    ║
║      ║ use as a combined operations.      ║                                             ║                                    ║
║ 4    ║ Has pre-build entities like        ║ Has pre-build entities like,      ║ Has pre-build entities             ║
║      ║ temperature, number, URLs,         ║ @sys.color, @sys.unit-currency… etc.        ║ builtin.intent.alarm,              ║
║      ║ emails, duration… etc.             ║                                             ║ builtin.intent.calendar,           ║
║      ║                                    ║                                             ║… etc.         ║
║ 5    ║ Doesn’t have integration module    ║ Has integration module to connect           ║ Has integration to Microsoft       ║
║      ║ to directly communicating with     ║ directly to Facebook messenger and          ║ Azure and other services, can be   ║
║      ║ Facebook messenger or other        ║ other messenger api’s. Has support for      ║ deployable in any supported        ║
║      ║ messenger APIs. but has web        ║ deploying in to heroku server, enterprise   ║ servers.                           ║
║      ║ service api to hook services.      ║ paid environment.                           ║                                    ║
║ 6    ║ Early in 2015, joined Facebook     ║ Created by a team who built personal        ║ LUIS was introduced together with  ║
║      ║ and opened up the entire platform  ║ assistant app for major mobile platforms    ║ Microsoft Bot Framework and Skype  ║
║      ║ to be free for both public and     ║ with speech and text enabled conversations. ║ Developer Platform which can be    ║
║      ║ private instances.                 ║ acquired by google (sept 2016).             ║ used to create Skype Bots.         ║
║ 7    ║ API for developers of iOS,  ║ has SDKs for Android, iOS,           ║ LUIS allow building applications   ║
║      ║ Android, Node.js, Raspberry Pi,    ║ the Apple Watch, Node.js, Cordova,          ║ by using the LUIS web interface.   ║
║      ║ Ruby, Python, C, Rust and          ║ Unity, C#, Xamarin, Windows Phone,          ║ No coding needed other than the    ║
║      ║ Windows Phone. It even             ║ Python and JavaScript. It also can be       ║ ability to interpret and use the   ║
║      ║ has a JavaScript plugin for        ║ integrated with Amazon’s Echo and           ║ returned JSON in application.      ║
║      ║ front end developers.              ║ Microsoft’s Cortana.                        ║ It is also possible to use the     ║
║      ║                                    ║                                             ║ LUIS REST API for                  ║
║      ║                                    ║                                             ║ automation of applications.        ║

Oppdatering: API.AI er nå Dialogflow. Les mer her.

Svarte 29/08/2016 kl. 09:03
kilden bruker


Dette innlegget har en virkelig god analyse og sammenligning av Luis,,, Amazon Alexa og IBM Watson tjenester. Den har også en fin bakgrunn for hvorfor du ønsker å bygge en conversational bot i første omgang, og noen av de utfordringene som følger med det. Den er skrevet av menneskene bak YumiBot (en bot som gir deg pristilbud for app utvikling).

Den generelle hovedpunkt er at og Luis er gode valg hvis du eksperimenterer og bare ønsker å få noe ut gratis. har en stor tjeneste og brukeropplevelse, men er ikke gratis. Samme med IBM Watson , sistnevnte priset mer for bedriften arbeid. Alexa API er flott, men fungerer bare med Alexa (men gitt at de har en stor Userbase, er ikke en dårlig avtale).

Deres råd er også å ikke stole for mye på én leverandør:

Vi vil anbefale deg å lagre alle data som trengs for din modell på en strukturert måte i din egen kode depotet. Så senere kan du trene modellen fra bunnen av, eller selv endre språkforståelse leverandøren hvis nødvendig. Du ønsker ikke å være i en situasjon når et selskap slås deres tjeneste, og du er helt uforberedt. Husker du Analyser?

Jeg håper dette hjalp litt! Jeg tror den beste måten å gjøre et valg er å bare gi disse tjenestene en prøve. Gitt at mange av dem er fortsatt tungt under utvikling og legge til funksjoner / endre prismodeller, bør du prøve å komme på dem med en bestemt bruker-saken og se hvilken som kan få deg til der du trenger den raskeste.

Svarte 26/07/2016 kl. 15:15
kilden bruker


Vi har nylig publisert en evalueringsstudie av sju NLU API-aktiverte tjenester :, Amazon Lex, Microsoft LUIS, IBM Watson samtale,, og

En kort oppsummering av våre funn:

  • IBM Watson hensikten påvisning er den beste, spesielt på mindre trening datasett (selv når trent på over 2000 prøver forskjellen er utvisket).
  • API.AI er gratis, ytelsen på store nok opplæring sett kamper IBM Watson og Microsoft LUIS.
  • Microsoft LUIS fungerer betydelig raskere enn andre i våre tester. har litt dårligere ytelse og responstid enn de tre ovennevnte, men det er gratis og det gir det beste språket dekning (noen 50 språk).
  • Amazon Lex har ganske strenge API grenser (treningssett størrelsen er begrenset til 200K symboler, som kan være utilstrekkelig for å oppnå en god hensikt deteksjon kvalitet for en multi-hensikt assistent, også det krever at alle opplærings ytringer skal merkes av enheter, som kompliserte fremstillingen av datasettet.
Svarte 26/08/2017 kl. 11:21
kilden bruker


Et aspekt av dette spørsmålet er hvor effektive er disse verktøyene til å forstå naturlig språk. I en nylig benchmark vi (klipp, en fransk AI selskap) nettopp publisert, har vi testet den innebygde naturlige språk motorer av Alexa (Amazon), Sirikit (Apple), Luis (Microsoft), og (Google).

Vi testet deres evne til å forstå naturlige spørsmål som “Finn meg en salatbar jeg kan gå til for min lunsjmøte”, “Bestill en drosje for 6 personer”, samt 326 andre spørsmål.

Den generelle konklusjonen er at alle løsninger er ufullkomne.

Mer presist, de har alle tilsvarende nivåer av støy i sine svar (mellom 60% og 90% presisjon), men det er betydelige forskjeller i bredden i språket de kan støtte. Fra dette perspektivet, utfører Luis de mest dårlig: på hver use case vi testet, det forsto mindre enn 14% av søkene. yter bedre, men ikke veldig pålitelig: det forstår mellom 0 og 80% av de spørsmål vi testet, avhengig av brukstilfeller. De høyeste nivåene av tilbakekalling kan observeres for Alexa (42% og 82% tilbakekalling) og Siri (61% tilbakekalling).

Flere detaljer, og rådata bak disse resultatene kan finnes i dette blogginnlegget, Benchmarking Naturlig språkforståelse Systems

Svarte 23/02/2017 kl. 18:04
kilden bruker


Etter min mening Luis er mer robust og kan trekke ut enheter i forskjellige språk. Jeg har testet i og nederlandsk fungerte ikke for meg. Hvis du trenger engelsk først da en av dem bør være i orden, men hvis du trenger å støtte flere språk da bedre test disse språkene også før å bli sittende fast med en service. Bing tale til tekst er ok, men jeg tror å få mer robust løsning du vil trenge en annen Microsoft-tjeneste som renser stemmen og støy.

Svarte 14/09/2017 kl. 12:26
kilden bruker


Jeg var å bruke DialogFlow men jeg byttet til LUIS. Hvorfor? fordi når du ringer DetectIntent i DialogFlow du får en JSON med den valgte hensikt og sin tillit nivå, men jeg trenger å få en liste over hensikter med sikkerhetsnivå for hver enkelt. Det samme skjer med og

På den annen side gir LUIS deg en liste over hensikter som et svar. På den måten kan jeg søke videre behandling på min side.

Dette er et eksempel fra LUIS når du søker etter "bok fly til Kairo" (del av LUIS eksempel):

   "query": "Book me a flight to Cairo",
   "topScoringIntent": {
       "intent": "BookFlight",
       "score": 0.9887482
   "intents": [
           "intent": "BookFlight",
           "score": 0.9887482
           "intent": "None",
           "score": 0.04272597
           "intent": "LocationFinder",
           "score": 0.0125702191
           "intent": "Reminder",
           "score": 0.00375502417
           "intent": "FoodOrder",
           "score": 3.765154E-07
   "entities": [
           "entity": "cairo",
           "type": "Location",
           "startIndex": 20,
           "endIndex": 24,
           "score": 0.956781447

På den annen side, UI å onfigure DialogFlow er mye kraftigere enn hva du får med LUIS.

Svarte 16/08/2019 kl. 18:20
kilden bruker


jeg kommer til å svare på den siste delen av spørsmålet ditt rundt fleksibilitet og være en utvikler, IMO det endelig kommer ned til hva du leter etter i disse plattformene.

Hvis du er en utvikler ved hjelp NodeJS eller .Net, har et omfattende bibliotek og godt definerte kodesnutter og eksempel for å spinne opp en anstendig bot ganske raskt. Den praktiske enhetsgjenkjenning er litt under pari i forhold til google, men hvis du er Microsoft butikk, det er mange av ett-klikk-integrasjoner til O365, Teams, Skype, Cortana etc. cons for er deres tjeneste virker veldig ustabil, som i skrivende stund deres nettstedet ikke fungerer avvise tilkoblinger, og det har vært mer enn en uke, der Cortana integreringen ikke fungerer. Så plattformen er fremdeles et arbeid som pågår., fra et rent NLU perspektiv er bedre enn, followup hensikter er veldig lett å sette opp, er talen priming langt bedre (selv etter talen priming). Cons jeg vil si, det connectabilty og også API for å bygge en bot er litt mer komplisert enn å bygge en MSBot baserte chat bot.

En annen plattform åpen kildekode-plattform som er å få trekkraft er RASA NLU. . Forhold foretaket anerkjennelse og rangeringen er fortsatt litt sketchy av store datasett, men dens åpne kilder, og hvis du ønsker å få hendene skitne, kan du punge deres github plattform og forbedre den.

Fra et rent utviklingsperspektiv, det er lettere å fly opp en chatbot i MS-plattform (med eller, men vær forberedt på å ha utfordringer som de jobber mot å stabilisere plattformen.


Svarte 14/08/2018 kl. 13:50
kilden bruker

Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies. Learn more