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BERT vs. RoBERTa: ¿Qué modelo es mejor para analizar el habla transcrita?

por David Nguyen 11 minutos de lectura
En este artículo

¿Alguna vez te has preguntado qué pasa realmente detrás de escena cuando subes una grabación a tu transcripción automática ¿Plataforma? Los sistemas modernos de conversión de voz a texto pueden incluir múltiples componentes de inteligencia artificial: el reconocimiento automático de voz convierte el audio en texto, mientras que los modelos de lenguaje y otros sistemas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden analizar, clasificar, resumir o refinar ese texto.

BERT y RoBERTa son dos modelos influyentes para la comprensión de textos. Si bien ninguno de los dos transcribe directamente el audio, compararlos ayuda a ilustrar cómo las mejoras en el entrenamiento previo de los modelos de lenguaje pueden afectar el análisis posterior de las transcripciones de conversaciones. El enfoque de entrenamiento optimizado de RoBERTa ha arrojado mejores resultados que el BERT original en varios puntos de referencia importantes del procesamiento del lenguaje natural (NLP), incluido un estudio de análisis de sentimientos que involucra lenguaje informal de las redes sociales.

Principales conclusiones

  • RoBERTa superó a BERT por 2,85 puntos porcentuales en un estudio de clasificación de opiniones realizado en 2025, en el que se logró Precisión de 90,45% frente a 87,60% en un conjunto de datos de 10 000 tuits en inglés relacionados con la salud mental. El resultado demuestra una ventaja en esa tarea específica de texto informal, no en la precisión de la transcripción.
  • RoBERTa utiliza enmascaramiento dinámico y un vocabulario BPE de aproximadamente 50 mil bytes, frente al vocabulario de BERT de aproximadamente 30 mil tokens, además de varios otros cambios en el procedimiento original de preentrenamiento de BERT.
  • No se debe confundir el modelo de lenguaje utilizado para el análisis de texto posterior con el modelo de reconocimiento automático de voz que convierte el audio en texto.
  • RoBERTa ha demostrado un desempeño superior al del BERT original en varios de los principales pruebas de referencia de PLN y en la tarea de análisis de sentimiento en textos informales mencionada; sin embargo, esos resultados no garantizan que un sistema basado en RoBERTa vaya a producir transcripciones más precisas.
  • Sonix ofrece funciones integradas Herramientas de análisis de IA, incluyendo el análisis de opiniones, los resúmenes automáticos, el análisis temático y la detección de temas.
  • Las funciones integrales de análisis de IA indican sólidas capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en las etapas posteriores, aunque por sí solas no revelan qué modelo impulsa el motor de transcripción de una plataforma.
  • Sonix admite transcripción automática en más de 54 idiomas, lo que permite flujos de trabajo multilingües para equipos que procesan contenido hablado diverso.
  • Sonix maintains seguridad de nivel empresarial cuenta con controles y cuenta con la certificación SOC 2 Tipo II.

Comprensión de los modelos de lenguaje a gran escala en el reconocimiento de voz

Los modelos de lenguaje han cambiado lo que se puede hacer con las transcripciones una vez que el habla se convierte en texto. Sin embargo, es importante distinguirlos del reconocimiento automático del habla: el ASR procesa una señal de audio para generar una transcripción, mientras que los modelos de lenguaje centrados en el texto, como BERT y RoBERTa, procesan el texto resultante.

Piensa en cómo entiendes a alguien en medio de una oración. No solo estás considerando palabras individuales; estás interpretando cada palabra según su contexto. Eso es, en esencia, lo que hacen modelos como BERT y RoBERTa con el texto, utilizando la arquitectura Transformer para procesar las palabras en función del contexto que las rodea. BERT, por ejemplo, fue diseñado específicamente para aprender representaciones que dependen conjuntamente del contexto textual tanto a la izquierda como a la derecha.

Por qué esto es importante para el análisis de transcripciones:

  • Ayuda a distinguir palabras ambiguas según el contexto de la oración
  • Admite el reconocimiento de entidades nombradas, como personas, organizaciones y otras entidades
  • Permite la clasificación de opiniones y temas
  • Ayuda a analizar textos informales o coloquiales
  • Permite la síntesis y la extracción de información en etapas posteriores cuando se combina con los modelos y sistemas adecuados

Por el contrario, la superposición de hablantes, los acentos, el ruido de audio y la separación de hablantes son, principalmente, retos para las partes de reconocimiento de voz y diarización de un sistema de transcripción.

BERT: La base que lo cambió todo

BERT (Representaciones bidireccionales de codificadores a partir de transformadores) apareció en 2018 y se convirtió en uno de los modelos más influyentes en el procesamiento moderno del lenguaje natural. Esta creación de Google introdujo el preentrenamiento bidireccional profundo, lo que permitió que sus representaciones tuvieran en cuenta tanto el contexto textual de la izquierda como el de la derecha.

Cómo funciona BERT:

BERT utiliza una técnica denominada «modelado de lenguaje enmascarado», en la que ciertos tokens seleccionados se ocultan o se modifican durante el entrenamiento, lo que obliga al modelo a predecirlos basándose en el contexto que los rodea. Este enfoque bidireccional representó un avance importante con respecto a los enfoques de representación del lenguaje que procesaban el contexto en una sola dirección.

Especificaciones clave de BERT:

  • Tr1TP4 se basó principalmente en BooksCorpus y la Wikipedia en inglés
  • Utiliza un vocabulario de aproximadamente 30 000 tokens
  • Utiliza un método de enmascaramiento generado durante el preprocesamiento en la implementación original
  • Incluye una tarea de entrenamiento previo de predicción de la siguiente oración (NSP)

Estas características están documentadas en el trabajo original de BERT y en el análisis posterior de su procedimiento de entrenamiento.

En qué destaca BERT:

  • Tareas de clasificación de texto
  • Reconocimiento de entidades nombradas
  • Sistemas de respuesta a preguntas
  • Tareas de comprensión general del lenguaje

Características de BERT para textos conversacionales:

A pesar de su carácter innovador, la configuración original de entrenamiento de BERT difiere de la de modelos posteriores como RoBERTa. Su corpus de entrenamiento más pequeño, su procedimiento de enmascaramiento, su vocabulario y su objetivo NSP se convirtieron en áreas de experimentación posterior.

RoBERTa: La evolución optimizada

Facebook AI, ahora Meta, lanzó RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) en 2019, retaining la arquitectura subyacente de BERT al tiempo que modificaba partes importantes del procedimiento de pretraining. Sus autores informaron de resultados más sólidos que los del BERT original en las principales suites de pruebas comparativas, entre ellas GLUE, RACE y SQuAD.

Lo que distingue a RoBERTa:

Datos de entrenamiento de Trai:

  • BERT: aproximadamente 16 GB en la comparación descrita por los investigadores de RoBERTa
  • RoBERTa: más de 160 GB en cinco corpus en inglés en su configuración ampliada de entrenamiento trai

Enfoque de enmascaramiento:

  • BERT: Enmascaramiento estático/preprocesado en la implementación original
  • RoBERTa: Enmascaramiento dinámico

Tamaño del vocabulario:

  • BERT: Aproximadamente 30 mil
  • RoBERTa: Aproximadamente 50 mil BPE a nivel de byte

Tarea del NSP:

  • BERT: Incluido
  • RoBERTa: Eliminado

Duración del entrenamiento Trai:

  • BERT: Procedimiento original de entrenamiento trai
  • RoBERTa: Experimentos adicionales con un entrenamiento previo considerablemente más largo

Ventajas del preentrenamiento de RoBERTa:

  • Enmascaramiento dinámico: En lugar de basarse en patrones de enmascaramiento generados durante el preprocesamiento, RoBERTa genera un patrón de enmascaramiento cada vez que se le introduce una secuencia al modelo. En los experimentos controlados realizados por los investigadores, el enmascaramiento dinámico obtuvo resultados comparables o ligeramente mejores que el enmascaramiento estático en todas las tareas evaluadas.
  • Vocabulario más amplio, a nivel de bytes: El BPE a nivel de byte de 50K El sistema puede codificar cualquier texto de entrada sin introducir tokens desconocidos. Los investigadores de RoBERTa consideraron que esta propiedad de codificación universal era beneficiosa, aunque en sus primeros experimentos solo encontraron pequeñas diferencias de desempeño entre los distintos enfoques de codificación.
  • Se eliminó la tarea de NSP: RoBERTa eliminó la pérdida de predicción de la siguiente oración (NSP) como parte de su procedimiento optimizado de entrenamiento. Los investigadores descubrieron que otros formatos de entrenamiento sin NSP podían igualar o superar el rendimiento en varios bancos de pruebas de texto evaluados.
  • Más datos de training: El entrenamiento ampliado de RoBERTa utilizó más de 160 GB de texto de varios corpus, lo que expuso al modelo a una cantidad considerablemente mayor y más diversa de material textual que la configuración original de BERT.

La brecha de desempeño: lo que realmente muestran las cifras

Un estudio comparativo de 2025 ofrece un ejemplo útil de la diferencia entre los modelos en una tarea con texto informal. Los investigadores compararon BERT y RoBERTa para la clasificación de sentimientos utilizando 10 000 tuits en inglés relacionados con la salud mental. RoBERTa logró Precisión de 90,451 TP5T, una precisión de 89,78% y un recuerdo de 91,02%. BERT alcanzó una exactitud de 87,60%, una precisión de 86,12% y un recuerdo de 85,37%.

Los investigadores atribuyeron los mejores resultados de RoBERTa, en parte, a su corpus de entrenamiento más extenso y a la eliminación de NSP, y señalaron que es más capaz de manejar el lenguaje informal y las expresiones emocionales en el conjunto de datos de redes sociales.

Sin embargo, la distinción es importante: Este fue un experimento de clasificación de sentimientos en tuits escritos, no un experimento de transcripción.. No evaluó el reconocimiento de audio, la tasa de error de palabras, la diarización de hablantes ni el desempeño en conversaciones grabadas. Los investigadores también señalaron que su conjunto de datos abarcaba únicamente 10 000 tuits en inglés y que la generalizabilidad más allá de ese contexto era limitada.

Posibles ventajas del análisis de transcripciones de conversaciones:

  • Lenguaje coloquial: Los modelos entrenados con amplios conjuntos de datos textuales pueden resultar útiles para el análisis posterior de contracciones, fragmentos, jerga y expresiones informales.
  • Contenido emocional: Los modelos de texto ajustados, como RoBERTa, pueden realizar tareas de clasificación de sentimientos y emociones a partir de transcripciones de texto.
  • Desambiguación contextual: Las representaciones contextuales bidireccionales pueden ayudar a distinguir los significados en un texto ambiguo.
  • Análisis de entidades y temas: Los sistemas avanzados de PLN pueden identificar entidades, temas y otros patrones una vez que se ha transcrito el discurso.

Estas son las ventajas para análisis de texto, y no una prueba de que RoBERTa reconozca el audio con mayor precisión.

Qué significa esto a la hora de elegir herramientas de transcripción

La mayoría de los usuarios no necesitan elegir una plataforma de transcripción basándose en si utiliza BERT, RoBERTa u otra arquitectura específica. Un servicio moderno puede utilizar diferentes modelos especializados para el reconocimiento de voz, el procesamiento de hablantes, el análisis de sentimientos, la síntesis, la traducción y otras tareas.

En su lugar, evalúa los resultados y las capacidades que son importantes para tu flujo de trabajo:

Indicadores de un análisis transcripcional sofisticado:

  • Análisis de opiniones integrado
  • Resúmenes automatizados y extracción de temas
  • Funcionalidades de análisis multitranscripcional
  • Indicaciones personalizadas o análisis estructurado
  • Detección de entidades y temas
  • Búsqueda y análisis en colecciones de transcripciones

Funciones de transcripción importantes que deben evaluarse por separado:

  • Precisión en tus grabaciones reales
  • Rendimiento con acentos y ruido de fondo
  • Identificación del orador
  • Manejo de la terminología especializada
  • Compatibilidad con vocabulario personalizado
  • Plazo de entrega

Plataformas que ofrecen servicios integrales Funciones de análisis de IA Técnicas como el análisis temático, el análisis de opiniones, la detección de temas, la extracción de entidades, los resúmenes automáticos y el análisis a nivel de carpeta ofrecen claramente funcionalidades avanzadas de PLN para etapas posteriores. Sin embargo, esas características no identifican la arquitectura que sustenta el motor de reconocimiento de voz subyacente.

Cómo el PLN avanzado potencia los flujos de trabajo de transcripción profesional

Para las empresas que manejan horas de grabaciones a diario, combinar un reconocimiento de voz confiable con un análisis lingüístico posterior puede cambiar significativamente lo que los equipos pueden hacer con las transcripciones.

Tras la transcripción, las herramientas avanzadas de PLN pueden:

  • Analizar el sentimiento en el texto de una transcripción
  • Identificar temas, asuntos y entidades
  • Generar resúmenes
  • Responde preguntas sobre el contenido del expediente académico
  • Analizar patrones en conjuntos de archivos

Esas capacidades son distintas del sistema de reconocimiento de voz (ASR) encargado de reconocer las palabras pronunciadas en sí mismas.

Sonix combina transcripción automática con herramientas de análisis integradas en la misma plataforma. Actualmente, Sonix admite la transcripción en más de 54 idiomas y ofrece funciones de inteligencia artificial que incluyen resúmenes automáticos, análisis de sentimiento, análisis temático, detección de temas y análisis a nivel de carpeta en múltiples archivos.

El flujo de trabajo práctico:

  • Sube tu grabación a una plataforma como Sonix
  • Recibe una transcripción con marcas de tiempo e identificación de los interlocutores
  • Accede a resúmenes generados por IA que destacan los puntos clave
  • Revisa el análisis de sentimiento de la transcripción
  • Analizar múltiples transcripciones para identificar patrones más amplios
  • Exporta tu contenido para la edición de video, los subtítulos o la documentación

Sonix documenta oficialmente la detección de hablantes, las marcas de tiempo, el análisis de IA y las múltiples opciones de exportación de transcripciones como parte de su conjunto actual de funciones.

Este enfoque integral permite convertir una grabación tanto en una transcripción editable como en material listo para un análisis más detallado.

Cómo crear el flujo de trabajo adecuado para la transcripción

Elegir herramientas de transcripción basándote en sus capacidades demostradas, en lugar de en suposiciones sobre su arquitectura subyacente, te ayuda a realizar comparaciones más significativas. Esto es lo que debes priorizar:

Funcionalidades esenciales para uso profesional:

  • Precisión y consistencia: Evalúa el rendimiento con las grabaciones y en las condiciones que realmente reflejan tu trabajo
  • Amplitud lingüística: Sonix admite la transcripción en más de 54 idiomas y ofrece traducción automática a más de 55 idiomas en su página actual de funciones de traducción
  • Cumplimiento de las normas de seguridad: Sonix es Certificación SOC 2 Tipo II y detalla controles de seguridad adicionales en su página de seguridad
  • Herramientas de colaboración: Características del equipo, los flujos de trabajo compartidos y la función de comentarios pueden agilizar los procesos de revisión
  • Integración de análisis: Las herramientas de IA integradas pueden reducir la necesidad de transferir los datos de las transcripciones a plataformas de análisis independientes

Preguntas que debes hacerle a cualquier proveedor de servicios de transcripción:

  • ¿Qué nivel de precisión logran con contenido similar al mío?
  • ¿Ofrecen análisis de sentimiento u otras funciones de análisis de transcripciones?
  • ¿Cómo manejas la terminología técnica y el vocabulario específico?
  • ¿Qué certificaciones de seguridad protegen las grabaciones subidas?
  • ¿Puedo analizar patrones en múltiples transcripciones?

Estas respuestas suelen ser más útiles que tratar de deducir qué arquitectura de modelo no revelada utiliza un proveedor.

La ventaja de Sonix: tu base para el análisis de modelos de lenguaje grandes (LLM)

Para que un modelo de lenguaje pueda analizar tu contenido hablado como texto, necesitas una transcripción que refleje con precisión lo que se dijo. Los errores en una transcripción pueden afectar los resúmenes posteriores, la clasificación, los resultados de búsqueda y otros análisis.

Sonix combina transcripción automática con funciones de edición y análisis diseñadas para ayudar a los equipos a revisar y trabajar con sus transcripciones. Su función de transcripción automatizada actualmente incluye detección de hablantes, marcas de tiempo, diccionarios personalizados para vocabulario especializado y transcripción en más de 54 idiomas.

El enfoque de Sonix para los flujos de trabajo de lenguaje hablado:

Por qué esto es importante para tus flujos de trabajo con modelos de lenguaje grande (LLM):

Ya sea que estés analizando transcripciones con modelos de lenguaje externos o utilizando las funciones de análisis integradas de Sonix, la calidad de la transcripción influye en la información disponible para el procesamiento posterior.

También es importante no dar por sentada la arquitectura de una plataforma basándose únicamente en su lista de características. El análisis de opiniones, la síntesis y la extracción de temas demuestran capacidades de IA en etapas posteriores, pero no revelan si el motor de transcripción en sí mismo utiliza BERT, RoBERTa u otra arquitectura.

Para los equipos que se toman en serio la extracción de información a partir de contenido hablado, la plataforma de transcripción no es solo una herramienta más. Proporciona el texto del que dependen los análisis posteriores. Sonix combina ese flujo de trabajo de transcripción con herramientas de análisis integradas para los equipos que desean pasar de las grabaciones a contenido que se pueda buscar y analizar, todo en una sola plataforma.

Preguntas frecuentes

¿Pueden BERT o RoBERTa transcribir directamente archivos de audio?

Ni BERT ni RoBERTa transcriben directamente el audio; ambos son modelos de representación del lenguaje centrados en el texto. Los sistemas de reconocimiento automático de voz se encargan de convertir las señales de audio en texto. Posteriormente, un flujo de trabajo de transcripción puede aplicar modelos lingüísticos o sistemas de PLN independientes para tareas como la clasificación, el análisis de opiniones, la síntesis, la extracción de entidades u otros procesos posteriores, pero la arquitectura exacta varía según el proveedor.

¿Por qué las empresas de transcripción no revelan qué modelos utilizan?

Las plataformas de transcripción no siempre publican los detalles técnicos de cada modelo o componente de su pila tecnológica, por lo que, por lo general, una lista de características no permite determinar si un servicio utiliza BERT, RoBERTa u otra arquitectura. El análisis de sentimiento, los resúmenes automatizados y los insights de múltiples transcripciones demuestran la funcionalidad de IA en etapas posteriores, pero no son evidencia confiable de la arquitectura utilizada para el reconocimiento de voz. Al comparar plataformas, enfócate en el desempeño de transcripción demostrado y en las características documentadas, en lugar de intentar deducir un modelo no revelado.

¿En qué medida afecta realmente la elección del modelo a la precisión de la transcripción?

La investigación citada no responde a esa pregunta. Se observó que RoBERTa alcanzó una precisión de 90,451 TP5T frente a los 87,601 TP5T de BERT en una tarea de clasificación de sentimientos que involucró 10 000 tuits relacionados con la salud mental; sin embargo, la precisión en la clasificación no es la misma métrica que la precisión en la transcripción o la tasa de error de palabras. Por lo tanto, el estudio no puede utilizarse para calcular cuántos errores de transcripción evitaría RoBERTa en una grabación de audio.

¿Qué características indican que una plataforma de transcripción utiliza tecnología avanzada de procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

Incorporado Análisis de IA Funciones como el análisis de sentimiento, el análisis temático, la detección de temas, la extracción de entidades, los resúmenes automáticos y el análisis de múltiples archivos demuestran que una plataforma cuenta con capacidades avanzadas de análisis de texto. Sin embargo, no revelan necesariamente qué modelo impulsa su sistema de reconocimiento de voz, ya que la transcripción y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) posterior pueden estar a cargo de modelos distintos. Actualmente, Sonix documenta todas estas capacidades de análisis en su página oficial de Análisis de IA.

¿Cómo puedo comprobar si un servicio de transcripción maneja bien el lenguaje hablado?

Sube contenido que refleje tu flujo de trabajo real, incluyendo grabaciones con varios hablantes, terminología especializada, acentos o condiciones de grabación que no sean ideales, cuando estas sean típicas de tu caso de uso. Evalúa la precisión en las palabras, la identificación de los hablantes, la terminología, las marcas de tiempo y la cantidad de correcciones manuales necesarias. Realizar pruebas con tus propias grabaciones proporciona una evidencia mucho más sólida sobre la calidad de la transcripción que tratar de deducir el desempeño a partir del nombre de un modelo de lenguaje subyacente.

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