Uddannelse

BERT vs. RoBERTa: Hvilken model er bedst til analyse af transskriberet tale?

af David Nguyen 11 min læsning
I denne artikel

Har du nogensinde undret dig over, hvad der egentlig foregår bag kulisserne, når du uploader en optagelse til din automatiseret transskription platform? Moderne tale-til-tekst-systemer kan omfatte flere AI-komponenter: automatisk talegenkendelse omdanner lyd til tekst, mens sprogmodeller og andre NLP-systemer kan analysere, klassificere, sammenfatte eller forbedre den pågældende tekst.

BERT og RoBERTa er to indflydelsesrige modeller til forståelse af tekst. Selvom ingen af dem direkte transskriberer lyd, kan en sammenligning af dem illustrere, hvordan forbedringer i fortræningen af sprogmodeller kan påvirke den efterfølgende analyse af samtaletransskriptioner. RoBERTas optimerede træningsmetode har givet bedre resultater end den oprindelige BERT i flere vigtige NLP-benchmarks, herunder en undersøgelse af sentimentanalyse baseret på uformelt sprog fra sociale medier.

Vigtige pointer

  • RoBERTa overgik BERT med 2,85 procentpoint i en undersøgelse fra 2025 om klassificering af følelser, hvor man opnåede Nøjagtighed for 90.45% sammenlignet med 87.60% på et datasæt bestående af 10.000 engelsksprogede tweets om psykisk sundhed. Resultatet viser en fordel i netop denne opgave med uformel tekst, ikke hvad angår transskriptionsnøjagtighed.
  • RoBERTa anvender dynamisk maskering samt et BPE-ordforråd på ca. 50.000 byte i forhold til BERTs ordforråd på ca. 30.000 token, sammen med en række andre ændringer i den oprindelige BERT-fortræningsprocedure.
  • Den sprogmodel, der anvendes til efterfølgende tekstanalyse, bør ikke forveksles med den automatiske talegenkendelsesmodel, der omdanner lyd til tekst.
  • RoBERTa har vist bedre resultater end det oprindelige BERT i flere vigtige NLP-benchmarks og i den nævnte opgave vedrørende sentimentanalyse af uformel tekst, men disse resultater beviser ikke, at et RoBERTa-baseret system vil levere mere nøjagtige transskriptioner.
  • Sonix tilbyder indbyggede AI-analyseværktøjer, herunder sentimentanalyse, automatiske resuméer, tematisk analyse og emneidentifikation.
  • De omfattende AI-analysefunktioner tyder på stærke NLP-kapaciteter i de efterfølgende faser, selvom de i sig selv ikke afslører, hvilken model der ligger til grund for en platforms transskriptionsmotor.
  • Sonix understøtter automatiseret transskription på mere end 54 sprog, hvilket muliggør flersprogede arbejdsgange for teams, der behandler mangfoldigt indtalt indhold.
  • Sonix maintains Sikkerhed i virksomhedsklasse kontroller og er SOC 2 Type II-certificeret.

Forståelse af store sprogmodeller inden for talegenkendelse

Sprogmodeller har ændret mulighederne for, hvad man kan gøre med transskriptioner, når tale er omdannet til tekst. Det er dog vigtigt at skelne dem fra automatisk talegenkendelse: ASR behandler et lydsignal for at frembringe en transskription, mens tekstfokuserede sprogmodeller som BERT og RoBERTa behandler den resulterende tekst.

Tænk på, hvordan du forstår en person midt i en sætning. Du tager ikke kun de enkelte ord i betragtning; du fortolker hvert ord ud fra dets kontekst. Det er i det væsentlige det, modeller som BERT og RoBERTa gør med tekst, idet de bruger transformer-arkitekturen til at behandle ord ud fra den omgivende kontekst. BERT er for eksempel specifikt designet til at lære repræsentationer, der tager højde for både den venstre og højre tekstkontekst.

Hvorfor dette er vigtigt for transkriptanalyse:

  • Hjælper med at skelne mellem tvetydige ord ud fra sætningens sammenhæng
  • Understøtter genkendelse af navngivne enheder, herunder personer, organisationer og andre enheder
  • Gør det muligt at klassificere følelser og emner
  • Hjælper med at analysere uformel tekst eller samtaletekst
  • Understøtter sammenfatning og informationsudtrækning i de efterfølgende faser, når det kombineres med egnede modeller og systemer

Overlapning mellem talere, accenter, støj og adskillelse af talere udgør derimod primært udfordringer for de dele af et transskriptionssystem, der vedrører talegenkendelse og diarisation.

BERT: Grundlaget, der ændrede alt

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) blev lanceret i 2018 og blev en af de mest indflydelsesrige modeller inden for moderne naturlig sprogbehandling. Googles model indførte dyb, tovejs fortræning, hvilket gjorde det muligt for dens repræsentationer at tage højde for både venstre- og højre-tekstuel kontekst.

Sådan fungerer BERT:

BERT anvender en teknik kaldet »masked language modeling«, hvor udvalgte tokens skjules eller ændres under træningen, hvilket tvinger modellen til at forudsige dem ud fra den omgivende kontekst. Denne tovejsmetode udgjorde et stort fremskridt i forhold til sprogrepræsentationsmetoder, der kun behandlede konteksten i én retning.

BERT’s vigtigste specifikationer:

  • Tr1TP4 er primært baseret på BooksCorpus og den engelske Wikipedia
  • Anvender et ordforråd på omkring 30.000 ord
  • Anvender en maskeringsmetode, der genereres under forbehandlingen i den oprindelige implementering
  • Omfatter en fortræningsopgave til forudsigelse af næste sætning (NSP)

Disse egenskaber er dokumenteret i det oprindelige BERT-arbejde og den efterfølgende analyse af dets træningsprocedure.

Hvor BERT udmærker sig:

  • Opgaver inden for tekstklassificering
  • Genkendelse af navngivne enheder
  • Spørgsmål-svar-systemer
  • Opgaver vedrørende generel sprogforståelse

BERT’s egenskaber i forbindelse med samtaletekst:

På trods af sin banebrydende karakter adskiller BERTs oprindelige træningsopsætning sig fra senere modeller såsom RoBERTa. Dets mindre træningskorpus, maskeringsprocedure, ordforråd og NSP-mål blev alle genstand for efterfølgende eksperimenter.

RoBERTa: Den optimerede evolution

Facebook AI, nu Meta, udgav RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) i 2019, hvor man forbedrede BERTs underliggende arkitektur og samtidig ændrede vigtige dele af fortræningsproceduren. Forfatterne rapporterede om bedre resultater end det oprindelige BERT på vigtige benchmark-sæt, herunder GLUE, RACE og SQuAD.

Hvad der adskiller RoBERTa fra andre:

Training-data:

  • BERT: ca. 16 GB i den sammenligning, som RoBERTa-forskerne beskriver
  • RoBERTa: mere end 160 GB på tværs af fem engelsksprogede korpora i sin udvidede træningsopsætning

Maskeringstilgang:

  • BERT: Statisk/forbehandlet maskering i den oprindelige implementering
  • RoBERTa: Dynamisk maskering

Ordforrådets størrelse:

  • BERT: Ca. 30.000
  • RoBERTa: Ca. 50.000 byte-niveau BPE

NSP-opgave:

  • BERT: Medfølger
  • RoBERTa: Fjernet

Training Varighed:

  • BERT: Den oprindelige træningsprocedure
  • RoBERTa: Yderligere eksperimenter med væsentligt længere fortræning

Fordelene ved RoBERTas pretraining:

  • Dynamisk maskering: I stedet for at basere sig på maskeringsmønstre, der genereres under forbehandlingen, genererer RoBERTa et maskeringsmønster hver gang en sekvens indlæses i modellen. I forskernes kontrollerede eksperimenter klarede den dynamiske maskering sig på niveau med eller lidt bedre end den statiske maskering på tværs af de evaluerede opgaver.
  • Et større ordforråd på byte-niveau: Den 50K BPE på byte-niveau Systemet kan kode vilkårlig indtastet tekst uden at indføre ukendte token. RoBERTa-forskerne betragtede denne universelle kodningsegenskab som en fordel, selvom deres tidlige eksperimenter kun viste små forskelle i ydeevne mellem de forskellige kodningsmetoder.
  • NSP-opgave fjernet: RoBERTa fjernede »Next Sentence Prediction«-tabskriteriet som led i sin optimerede træningsprocedure. Forskerne konstaterede, at alternative træningsformater uden NSP kunne matche eller overgå ydeevnen i flere af de evaluerede tekstbaserede benchmarks.
  • Flere træningsdata: RoBERTas udvidede træning anvendte mere end 160 GB tekst fra flere korpora, hvilket udsatte modellen for betydeligt mere og mere varieret tekstmateriale end den oprindelige BERT-opsætning.

Præstationsforskellen: Hvad tallene egentlig viser

En sammenlignende undersøgelse fra 2025 giver et nyttigt eksempel på forskellen mellem modellerne i forbindelse med en opgave med uformel tekst. Forskerne sammenlignede BERT og RoBERTa med hensyn til klassificering af følelsesmæssig tone ved hjælp af 10.000 engelsksprogede tweets om psykisk sundhed. RoBERTa opnåede 90,451 TP5T-nøjagtighed, 89,781 TP5T præcision og 91,021 TP5T genfinding. BERT opnåede 87,601 TP5T nøjagtighed, 86,121 TP5T præcision og 85,371 TP5T genfinding.

Forskerne tilskrev RoBERTas bedre resultater delvist dets større træningskorpus og fjernelsen af NSP, idet de beskrev modellen som bedre i stand til at håndtere uformelt sprog og følelsesmæssige udtryk i datasættet fra de sociale medier.

Der er dog en vigtig forskel: Dette var et eksperiment med klassificering af følelser i skriftlige tweets, ikke et transskriptionseksperiment. Undersøgelsen omfattede ikke måling af lydgenkendelse, ordfejlprocent, talerdiarisering eller ydeevne i forbindelse med indspillede samtaler. Forskerne påpegede desuden, at deres datasæt kun omfattede 10.000 engelsksprogede tweets, og at generaliserbarheden ud over denne kontekst var begrænset.

Mulige fordele ved at analysere samtaletransskriptioner:

  • Taleform: Modeller, der er trænet på omfattende tekstdatasæt, kan være nyttige til efterfølgende analyse af sammentrækninger, fragmenter, slang og uformelle udtryk.
  • Følelsesmæssigt indhold: Finjusterede tekstmodeller som RoBERTa kan udføre opgaver inden for klassificering af holdninger og følelser på baggrund af transskriberet tekst.
  • Afklaring af sammenhæng: Tovejs kontekstuelle repræsentationer kan hjælpe med at skelne mellem betydninger i tvetydig tekst.
  • Enheds- og emneanalyse: Avancerede NLP-systemer kan identificere enheder, emner, temaer og andre mønstre, efter at talen er blevet transskriberet.

Dette er fordele for tekstanalyse, og ikke et bevis på, at RoBERTa selv genkender lyd mere præcist.

Hvad dette betyder for valget af transskriberingsværktøjer

De fleste brugere behøver ikke at vælge en transskriptionsplatform ud fra, om den bruger BERT, RoBERTa eller en anden navngivet arkitektur. En moderne tjeneste kan anvende forskellige specialiserede modeller til talegenkendelse, talerbehandling, sentimentanalyse, sammenfatning, oversættelse og andre opgaver.

I stedet bør du vurdere de resultater og funktioner, der er vigtige for din arbejdsgang:

Tegn på avanceret transkriptanalyse:

  • Indbygget sentimentanalyse
  • Automatiske resuméer og emneudtræk
  • Funktioner til analyse af flere transkripter
  • Brugerdefinerede spørgsmål eller struktureret analyse
  • Identifikation af enheder og temaer
  • Søgning og analyse på tværs af samlinger af transskriptioner

Vigtige transskriptionsfunktioner, der skal vurderes separat:

  • Nøjagtighed i dine faktiske optagelser
  • Ydeevne med accentlyde og baggrundsstøj
  • Identifikation af højttaler
  • Håndtering af fagterminologi
  • Understøttelse af brugerdefinerede ordlister
  • Behandlingstid

Platforme, der tilbyder omfattende AI-analysefunktioner såsom tematisk analyse, sentimentanalyse, emneidentifikation, entitetsekstraktion, automatiske resuméer og analyse på mappeplan tilbyder helt klart avancerede NLP-funktioner i de efterfølgende processer. Disse funktioner afslører dog ikke, hvilken arkitektur der ligger til grund for den underliggende talegenkendelsesmotor.

Hvordan avanceret NLP styrker professionelle transskriberingsprocesser

For virksomheder, der dagligt arbejder med timevis af optagelser, kan kombinationen af pålidelig talegenkendelse og efterfølgende sproganalyse i væsentlig grad ændre, hvad teams kan udrette med transskriptionerne.

Efter transskriptionen kan avancerede NLP-værktøjer:

  • Analyse af stemningen i transskriberet tekst
  • Identificer temaer, emner og enheder
  • Generer resuméer
  • Besvar spørgsmål om indholdet af eksamensudskriften
  • Analysere mønstre på tværs af filsamlinger

Disse funktioner adskiller sig fra ASR-systemet, der har til opgave at genkende de talte ord selve.

Sonix kombinerer automatiseret transskription med analyseværktøjer på samme platform. Sonix understøtter i øjeblikket transskription på over 54 sprog og tilbyder AI-funktioner, herunder automatiske resuméer, sentimentanalyse, tematisk analyse, emnedetektion og analyse på mappeniveau på tværs af flere filer.

Den praktiske arbejdsgang:

  • Upload din optagelse til en platform som f.eks. Sonix
  • Få udleveret et transkript med tidsangivelser og angivelse af, hvem der taler
  • Få adgang til AI-genererede resuméer, der fremhæver de vigtigste punkter
  • Gennemgå sentimentanalysen af transskriptionen
  • Analyser flere transkripter for at afdække bredere mønstre
  • Eksporter dit indhold til videoredigering, undertekster eller dokumentation

Sonix beskriver officielt taleridentifikation, tidsstempler, AI-analyse og flere muligheder for eksport af transskriptioner som en del af dets nuværende funktionssæt.

Denne helhedsorienterede tilgang kan omdanne en optagelse til både et redigerbart transkript og materiale, der er klar til yderligere analyse.

Opbygning af den rigtige arbejdsgang for transskription

Ved at vælge transskriptionsværktøjer på baggrund af dokumenterede funktioner frem for antagelser om deres underliggende arkitektur kan du foretage mere meningsfulde sammenligninger. Her er, hvad du bør prioritere:

Væsentlige funktioner til professionel brug:

  • Nøjagtighed og konsistens: Test ydeevnen på de optagelser og under de forhold, der reelt afspejler dit arbejde
  • Sproglige kompetencer: Sonix understøtter transskription på over 54 sprog og tilbyder automatiseret oversættelse til over 55 sprog på sin nuværende side om oversættelsesfunktionen
  • Overholdelse af sikkerhedskrav: Sonix er SOC 2 Type II-certificeret og beskriver yderligere sikkerhedsforanstaltninger på sin sikkerhedsside
  • Værktøjer til samarbejde: Teamets funktioner, fælles arbejdsgange og kommentarfunktioner kan effektivisere gennemgangsprocesserne
  • Integration af analyser: Indbyggede AI-værktøjer kan mindske behovet for at overføre transskriptionsdata til separate analyseplatforme

Spørgsmål, man bør stille enhver udbyder af transskriptionstjenester:

  • Hvilken nøjagtighed opnår I med indhold, der ligner mit?
  • Tilbyder I sentimentanalyse eller andre funktioner til analyse af transskriptioner?
  • Hvordan håndterer du fagudtryk og specialordforråd?
  • Hvilke sikkerhedscertificeringer beskytter de uploadede optagelser?
  • Kan jeg analysere mønstre på tværs af flere transkripter?

Disse svar er generelt mere nyttige end at forsøge at gætte sig til, hvilken ikke-offentliggjort modelarkitektur en udbyder anvender.

Sonix’ fordel: Dit grundlag for LLM-analyse

Inden en sprogmodel kan analysere dit talte indhold som tekst, skal du have en transskription, der nøjagtigt gengiver det, der blev sagt. Fejl i en transskription kan påvirke efterfølgende sammenfatninger, klassificering, søgeresultater og andre analyser.

Sonix kombinerer automatiseret transskription med redigerings- og analysefunktioner, der er udviklet til at hjælpe teams med at gennemgå og arbejde med deres transskriptioner. Dens automatiske transskriptionsfunktion understøtter i øjeblikket taleridentifikation, tidsstempler, brugerdefinerede ordbøger til fagterminologi samt transskription på over 54 sprog.

Sonix’ tilgang til arbejdsgange inden for talet sprog:

Hvorfor dette er vigtigt for dine LLM-arbejdsgange:

Uanset om du analyserer transskriptioner ved hjælp af eksterne sprogmodeller eller bruger Sonix’ indbyggede analysefunktioner, har transskriptionernes kvalitet indflydelse på de oplysninger, der er tilgængelige til viderebehandling.

Det er også vigtigt ikke at drage konklusioner om en platforms arkitektur ud fra dens funktionsliste. Sentimentanalyse, sammenfatning og temaudtræk viser AI-funktioner i de efterfølgende trin, men de afslører ikke, om selve transskriptionsmotoren bruger BERT, RoBERTa eller en anden arkitektur.

For teams, der seriøst ønsker at udvinde indsigt fra taleindhold, er transskriptionsplatformen ikke blot et hjælpeprogram. Den leverer den tekst, som den efterfølgende analyse bygger på. Sonix kombinerer denne transskriptionsproces med indbyggede analyseværktøjer til teams, der ønsker at gå fra optagelser til indhold, der kan søges i og analyseres, alt sammen på én platform.

Ofte stillede spørgsmål

Kan BERT eller RoBERTa direkte transskribere lydfiler?

Hverken BERT eller RoBERTa transskriberer lyd direkte; begge er tekstbaserede sprogrepræsentationsmodeller. Automatiske talegenkendelsessystemer varetager konverteringen fra lydsignaler til tekst. I et transskriberingsforløb kan der derefter anvendes separate sprogmodeller eller NLP-systemer til opgaver såsom klassificering, sentimentanalyse, sammenfatning, entitetsekstraktion eller anden efterbehandling, men den nøjagtige arkitektur varierer fra udbyder til udbyder.

Hvorfor oplyser transskriberingsfirmaer ikke, hvilke modeller de bruger?

Transskriptionsplatforme offentliggør ikke altid detaljerne (details) for hver enkelt model eller komponent i deres teknologistak, så en funktionsliste kan generelt ikke afsløre, om en tjeneste bruger BERT, RoBERTa eller en anden arkitektur. Sentimentanalyse, automatiske resuméer og indsigt baseret på flere transskriptioner viser AI-funktionalitet i de efterfølgende led, men de er ikke pålidelige beviser for, hvilken arkitektur der anvendes til talegenkendelse. Når du sammenligner platforme, skal du fokusere på den påviste transskriptionsydelse og de dokumenterede funktioner i stedet for at forsøge at udlede, hvilken model der anvendes, selvom den ikke er offentliggjort.

I hvor høj grad påvirker modelvalget egentlig transskriptionsnøjagtigheden?

Den nævnte forskning giver ikke svar på dette spørgsmål. Den viste, at RoBERTa opnåede en nøjagtighed på 90,451 TP5T mod BERTs 87,601 TP5T i en opgave med klassificering af følelser, der omfattede 10.000 tweets relateret til mental sundhed, men klassificeringsnøjagtighed er ikke det samme mål som transskriptionsnøjagtighed eller ordfejlprocent. Undersøgelsen kan derfor ikke bruges til at beregne, hvor mange transskriptionsfejl RoBERTa ville forhindre i en lydoptagelse.

Hvilke funktioner tyder på, at en transskriptionsplatform anvender avanceret NLP?

Indbygget AI-analyse Funktioner som sentimentanalyse, tematisk analyse, emneidentifikation, entitetsekstraktion, automatiske resuméer og analyse af flere filer viser, at en platform har avancerede tekstanalysefunktioner. De afslører ikke nødvendigvis, hvilken model der ligger til grund for platformens talegenkendelsessystem, da transskription og efterfølgende NLP kan håndteres af separate modeller. Sonix dokumenterer i øjeblikket alle disse analysefunktioner på sin officielle side om AI-analyse.

Hvordan kan jeg teste, om en transskriptionstjeneste er god til at håndtere talt sprog?

Upload indhold, der afspejler din reelle arbejdsgang, herunder optagelser med flere talere, fagterminologi, accenter eller mindre end ideelle optagelsesforhold, når disse er typiske for din anvendelsessituation. Vurder ordnøjagtighed, taleridentifikation, terminologi, tidsstempler og omfanget af den manuelle korrektion, der kræves. Test med dine egne optagelser giver langt mere pålidelig dokumentation for transskriptionskvaliteten end at forsøge at udlede ydeevnen ud fra navnet på en underliggende sprogmodel.

Få præcis transskription på få minutter

Begynd at transskribere smartere. Prøv Sonix gratis, eller udforsk vores priser for at finde det rigtige abonnement til dig.

Prøv Sonix gratis Se priser

Fortsæt med at læse