Onderwijs

BERT versus RoBERTa: welk model is beter voor het analyseren van getranscribeerde spraak?

door David Nguyen 11 min gelezen
In dit artikel

Heb je je ooit afgevraagd wat er eigenlijk achter de schermen gebeurt als je een opname uploadt naar je geautomatiseerde transcriptie platform? Moderne spraak-naar-tekst-systemen kunnen uit meerdere AI-componenten bestaan: automatische spraakherkenning zet geluid om in tekst, terwijl taalmodellen en andere NLP-systemen die tekst kunnen analyseren, classificeren, samenvatten of verfijnen.

BERT en RoBERTa zijn twee invloedrijke modellen voor het begrijpen van tekst. Hoewel geen van beide modellen audio rechtstreeks transcribeert, laat een vergelijking tussen beide zien hoe verbeteringen in de pretraining van taalmodellen van invloed kunnen zijn op de verdere analyse van gesprekstranscripten. De geoptimaliseerde trainingsaanpak van RoBERTa heeft op verschillende belangrijke NLP-benchmarks betere resultaten opgeleverd dan het oorspronkelijke BERT, waaronder een onderzoek naar sentimentanalyse waarbij informele taal uit sociale media werd gebruikt.

Belangrijkste opmerkingen

  • RoBERTa presteerde 2,85 procentpunten beter dan BERT in een onderzoek uit 2025 naar sentimentclassificatie, waarbij Nauwkeurigheid van 90,45% ten opzichte van 87,60% op basis van een dataset van 10.000 Engelstalige tweets over geestelijke gezondheid. Het resultaat toont een voordeel aan bij die specifieke taak met informele tekst, niet bij de nauwkeurigheid van de transcriptie.
  • RoBERTa maakt gebruik van dynamische maskering en een BPE-woordenschat van ongeveer 50.000 bytes, tegenover de woordenschat van BERT van ongeveer 30.000 tokens, naast diverse andere wijzigingen in de oorspronkelijke BERT-voortrainingsprocedure.
  • Het taalmodel dat wordt gebruikt voor verdere tekstanalyse mag niet worden verward met het model voor automatische spraakherkenning dat geluid omzet in tekst.
  • RoBERTa heeft bij verschillende belangrijke NLP-benchmarks en bij de genoemde sentimentanalyse van informele teksten betere prestaties geleverd dan het oorspronkelijke BERT, maar uit die resultaten volgt niet dat een op RoBERTa gebaseerd systeem nauwkeurigere transcripties zal opleveren.
  • Sonix biedt ingebouwde AI-analysetools, waaronder sentimentanalyse, geautomatiseerde samenvattingen, thematische analyse en onderwerpherkenning.
  • De uitgebreide AI-analysefuncties wijzen op krachtige NLP-mogelijkheden in de verdere verwerking, hoewel ze op zichzelf niet onthullen welk model de transcriptie-engine van een platform aandrijft.
  • Sonix ondersteunt geautomatiseerde transcriptie in meer dan 54 talen, waardoor meertalige workflows mogelijk worden voor teams die diverse gesproken inhoud verwerken.
  • Sonix maintains beveiliging op bedrijfsniveau controlemaatregelen en is SOC 2 Type II-gecertificeerd.

Inzicht in grote taalmodellen bij spraakherkenning

Taalmodellen hebben veranderd wat er met transcripties kan worden gedaan nadat spraak in tekst is omgezet. Het is echter belangrijk om deze modellen te onderscheiden van automatische spraakherkenning: ASR verwerkt een audiosignaal om een transcriptie te genereren, terwijl op tekst gerichte taalmodellen zoals BERT en RoBERTa de resulterende tekst verwerken.

Bedenk eens hoe je iemand al halverwege een zin begrijpt. Je kijkt niet alleen naar losse woorden; je interpreteert elk woord op basis van de context. Dat is in wezen wat modellen zoals BERT en RoBERTa doen met tekst: ze gebruiken een transformer-architectuur om woorden te verwerken op basis van de omringende context. BERT is bijvoorbeeld specifiek ontworpen om representaties te leren die gezamenlijk rekening houden met zowel de linker- als de rechtercontext van de tekst.

Waarom dit van belang is voor de analyse van transcripties:

  • Helpt bij het onderscheiden van dubbelzinnige woorden op basis van de context van de zin
  • Ondersteunt de herkenning van benoemde entiteiten, zoals personen, organisaties en andere entiteiten
  • Maakt sentiment- en onderwerpclassificatie mogelijk
  • Helpt bij het analyseren van informele of conversatiegerichte tekst
  • Ondersteunt verdere samenvatting en informatie-extractie in combinatie met geschikte modellen en systemen

Overlappende sprekers, accenten, ruis en de scheiding tussen sprekers vormen daarentegen vooral uitdagingen voor de onderdelen van een transcriptiesysteem die zich bezighouden met spraakherkenning en diarizatie.

BERT: De basis die alles heeft veranderd

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) werd in 2018 geïntroduceerd en groeide uit tot een van de meest invloedrijke modellen op het gebied van moderne natuurlijke taalverwerking. Deze ontwikkeling van Google introduceerde diepe bidirectionele pretraining, waardoor de representaties rekening kunnen houden met zowel de linker- als de rechtertekstuele context.

Hoe BERT werkt:

BERT maakt gebruik van een techniek die ‘masked language modeling’ wordt genoemd, waarbij tijdens de training bepaalde tokens worden verborgen of gewijzigd, waardoor het model gedwongen wordt deze op basis van de omringende context te voorspellen. Deze bidirectionele aanpak betekende een grote vooruitgang ten opzichte van benaderingen op basis van taalrepresentatie, waarbij de context slechts in één richting werd verwerkt.

De belangrijkste specificaties van BERT:

  • Trai is voornamelijk gebaseerd op BooksCorpus en de Engelse Wikipedia
  • Maakt gebruik van een woordenschat van ongeveer 30.000 tokens
  • Maakt gebruik van een maskeermethode die tijdens de voorbewerking in de oorspronkelijke implementatie is gegenereerd
  • Bevat een pretrainingstaak voor het voorspellen van de volgende zin (NSP)

Deze kenmerken zijn beschreven in het oorspronkelijke BERT-onderzoek en in de daaropvolgende analyse van de pretraining-procedure.

Waar BERT uitblinkt:

  • Taken op het gebied van tekstclassificatie
  • Herkenning van benoemde entiteiten
  • Vraag-en-antwoord-systemen
  • Algemene taken op het gebied van taalbegrip

De kenmerken van BERT voor conversatieteksten:

Ondanks het baanbrekende karakter ervan verschilt de oorspronkelijke trainingsopzet van BERT van latere modellen zoals RoBERTa. Het kleinere trainingscorpus, de maskeertechniek, de woordenschat en de NSP-doelstelling van BERT vormden allemaal uitgangspunten voor verdere experimenten.

RoBERTa: De geoptimaliseerde evolutie

Facebook AI, nu Meta, bracht in 2019 RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) uit, waarbij de onderliggende architectuur van BERT werd gehertraineerd en belangrijke onderdelen van de pretrainingsprocedure werden aangepast. De auteurs rapporteerden betere resultaten dan het oorspronkelijke BERT op belangrijke benchmarksuites, waaronder GLUE, RACE en SQuAD.

Wat RoBERTa zo bijzonder maakt:

Training-gegevens:

  • BERT: ongeveer 16 GB in de vergelijking die door de RoBERTa-onderzoekers wordt beschreven
  • RoBERTa: meer dan 160 GB in vijf Engelstalige corpora binnen de uitgebreide trainingsopstelling

Maskeringmethode:

  • BERT: Statische/vooraf verwerkte maskering in de oorspronkelijke implementatie
  • RoBERTa: Dynamisch maskeren

Omvang van de woordenschat:

  • BERT: Ongeveer 30.000
  • RoBERTa: Ongeveer 50.000 BPE’s op byte-niveau

NSP-taak:

  • BERT: Inbegrepen
  • RoBERTa: Verwijderd

Duur van de Trai-training:

  • BERT: Oorspronkelijke training-procedure
  • RoBERTa: Aanvullende experimenten met een aanzienlijk langere pretraining

De voordelen van de pretraining van RoBERTa:

  • Dynamische maskering: In plaats van gebruik te maken van maskeerpatronen die tijdens de voorbewerking worden gegenereerd, genereert RoBERTa telkens wanneer een reeks aan het model wordt aangeboden een nieuw maskeerpatroon. In de gecontroleerde experimenten van de onderzoekers presteerde dynamisch maskeren bij de geëvalueerde taken even goed of iets beter dan statisch maskeren.
  • Een uitgebreidere woordenschat op byteniveau: De 50K BPE op byteniveau Het systeem kan willekeurige invoertekst coderen zonder dat er onbekende tokens worden geïntroduceerd. De RoBERTa-onderzoekers beschouwden deze universele coderingseigenschap als een voordeel, hoewel uit hun vroege experimenten bleek dat er slechts kleine prestatieverschillen bestonden tussen de verschillende coderingsmethoden.
  • NSP-taak verwijderd: RoBERTa heeft het ‘Next Sentence Prediction’-verlies geschrapt als onderdeel van de geoptimaliseerde trainingsprocedure. De onderzoekers stelden vast dat alternatieve trainingsformaten zonder NSP bij verschillende geëvalueerde tekstbenchmarks even goede of betere prestaties konden leveren.
  • Meer trainingsgegevens: Bij de uitgebreide training van RoBERTa werd gebruikgemaakt van meer dan 160 GB aan tekst uit verschillende corpora, waardoor het model werd blootgesteld aan aanzienlijk meer en diverser tekstmateriaal dan bij de oorspronkelijke BERT-opzet.

De prestatiekloof: wat de cijfers werkelijk laten zien

Een vergelijkende studie uit 2025 biedt een nuttig voorbeeld van het verschil tussen de modellen bij een taak met informele tekst. Onderzoekers vergeleken BERT en RoBERTa bij het classificeren van sentimenten aan de hand van 10.000 Engelstalige tweets over geestelijke gezondheid. RoBERTa behaalde 90,451 TP5T-nauwkeurigheid, 89,781 TP5T precisie en 91,021 TP5T recall. BERT behaalde 87,601 TP5T nauwkeurigheid, 86,121 TP5T precisie en 85,371 TP5T recall.

De onderzoekers schreven de betere resultaten van RoBERTa deels toe aan het grotere trainingscorpus en het weglaten van NSP, en merkten op dat het model hierdoor beter in staat is om met informele taal en emotionele uitingen in de dataset van sociale media om te gaan.

Het onderscheid is echter belangrijk: dit was een experiment waarbij de sentimenten van geschreven tweets werden geclassificeerd, geen transcriptie-experiment. Er werd geen meting verricht naar audioherkenning, het foutenpercentage bij woordherkenning, sprekeridentificatie of de prestaties bij opgenomen gesprekken. De onderzoekers merkten ook op dat hun dataset slechts 10.000 Engelstalige tweets omvatte en dat de generaliseerbaarheid buiten die context beperkt was.

Mogelijke voordelen bij het analyseren van gespreksverslagen:

  • Alledaagse taal: Modellen die zijn getraind op uitgebreide tekstdatasets kunnen nuttig zijn voor verdere analyse van samentrekkingen, fragmenten, straattaal en informele uitdrukkingen.
  • Emotionele inhoud: Fijnafgestemde tekstmodellen zoals RoBERTa kunnen taken uitvoeren waarbij sentimenten en emoties in transcriptieteksten worden geclassificeerd.
  • Contextuele verduidelijking: Bidirectionele contextuele representaties kunnen helpen om betekenissen in dubbelzinnige tekst van elkaar te onderscheiden.
  • Entiteits- en thema-analyse: Geavanceerde NLP-systemen kunnen entiteiten, onderwerpen, thema’s en andere patronen herkennen nadat de spraak is getranscribeerd.

Dit zijn voordelen voor tekstanalyse, en geen bewijs dat RoBERTa zelf audio nauwkeuriger herkent.

Wat dit betekent voor de keuze van transcriptietools

De meeste gebruikers hoeven bij het kiezen van een transcriptieplatform niet te letten op het feit of het gebruikmaakt van BERT, RoBERTa of een andere specifieke architectuur. Een moderne dienst kan verschillende gespecialiseerde modellen gebruiken voor spraakherkenning, sprekersverwerking, sentimentanalyse, samenvatting, vertaling en andere taken.

Bekijk in plaats daarvan de resultaten en mogelijkheden die voor uw workflow van belang zijn:

Kenmerken van geavanceerde transcriptanalyse:

  • Ingebouwde sentimentanalyse
  • Geautomatiseerde samenvattingen en onderwerpherkenning
  • Mogelijkheden voor analyse van meerdere transcripten
  • Aangepaste vragen of gestructureerde analyse
  • Entiteits- en themadetectie
  • Zoeken en analyseren in verzamelingen van transcripties

Belangrijke transcriptiefuncties die afzonderlijk moeten worden beoordeeld:

  • Nauwkeurigheid van je daadwerkelijke opnames
  • Weergave met accenten en achtergrondgeluid
  • Identificatie spreker
  • Omgang met gespecialiseerde terminologie
  • Ondersteuning voor aangepaste woordenschat
  • Doorlooptijd

Platforms die uitgebreide AI-analysefuncties zoals thematische analyse, sentimentanalyse, onderwerpdetectie, entiteitsextractie, geautomatiseerde samenvattingen en analyse op mapniveau bieden duidelijk geavanceerde NLP-functionaliteit voor verdere verwerking. Deze functies geven echter geen inzicht in de architectuur waarop de onderliggende spraakherkenningsengine is gebaseerd.

Hoe geavanceerde NLP professionele transcriptiewerkprocessen ondersteunt

Voor bedrijven die dagelijks te maken hebben met uren aan opnames, kan het combineren van betrouwbare spraakherkenning met verdere taalanalyse een aanzienlijke verandering teweegbrengen in wat teams met transcripties kunnen doen.

Na de transcriptie kunnen geavanceerde NLP-tools:

  • Het sentiment in transcriptietekst analyseren
  • Thema’s, onderwerpen en entiteiten identificeren
  • Samenvattingen genereren
  • Beantwoord vragen over de inhoud van het cijferoverzicht
  • Patronen in verzamelingen van bestanden analyseren

Die functies staan los van het ASR-systeem dat verantwoordelijk is voor het herkennen van de gesproken woorden zelf.

Sonix combineert geautomatiseerde transcriptie met analysetools binnen hetzelfde platform. Sonix ondersteunt momenteel transcriptie in meer dan 54 talen en biedt AI-functies zoals geautomatiseerde samenvattingen, sentimentanalyse, thematische analyse, onderwerpdetectie en analyse op mapniveau voor meerdere bestanden.

De praktische werkwijze:

  • Upload je opname naar een platform zoals Sonix
  • Ontvang een transcriptie met tijdstempels en vermelding van de spreker
  • Bekijk door AI gegenereerde samenvattingen waarin de belangrijkste punten worden belicht
  • Analyse van het sentiment in het transcript
  • Meerdere transcripties analyseren om bredere patronen te ontdekken
  • Exporteer je content voor videobewerking, ondertiteling of documentatie

Sonix vermeldt officieel sprekersdetectie, tijdstempels, AI-analyse en diverse exportopties voor transcripties als onderdeel van zijn huidige functieset.

Deze alomvattende aanpak kan een opname omzetten in zowel een bewerkbaar transcript als materiaal dat klaar is voor verdere analyse.

De juiste workflow voor transcriptie opzetten

Door transcriptietools te kiezen op basis van bewezen mogelijkheden in plaats van aannames over hun onderliggende architectuur, kun je beter onderbouwde vergelijkingen maken. Dit zijn de punten waarop je de nadruk moet leggen:

Essentiële functies voor professioneel gebruik:

  • Nauwkeurigheid en consistentie: Test de prestaties op de opnames en onder omstandigheden die een getrouwe weergave zijn van je werk
  • Taalbreedte: Sonix ondersteunt transcriptie in meer dan 54 talen en biedt geautomatiseerde vertaling in meer dan 55 talen op de huidige pagina over de vertaalfunctie
  • Naleving van beveiligingsvoorschriften: Sonix is SOC 2 Type II gecertificeerd en beschrijft aanvullende beveiligingsmaatregelen op de beveiligingspagina
  • Hulpmiddelen voor samenwerking: Teamfuncties, gedeelde workflows en het plaatsen van opmerkingen kunnen beoordelingsprocessen stroomlijnen
  • Integratie van analyses: Dankzij ingebouwde AI-tools hoeft de transcriptiegegevens minder vaak naar afzonderlijke analyseplatforms te worden overgezet

Vragen die u aan elke transcriptieaanbieder moet stellen:

  • Welke nauwkeurigheid bereikt u met inhoud die vergelijkbaar is met die van mij?
  • Biedt u sentimentanalyse of andere functies voor transcriptieanalyse aan?
  • Hoe ga je om met technische terminologie en eigen woordgebruik?
  • Welke beveiligingscertificaten beschermen geüploade opnames?
  • Kan ik patronen in meerdere transcripten analyseren?

Deze antwoorden zijn over het algemeen nuttiger dan te proberen af te leiden welke niet-openbaar gemaakte modelarchitectuur een aanbieder gebruikt.

Het voordeel van Sonix: uw basis voor LLM-analyse

Voordat een taalmodel uw gesproken inhoud als tekst kan analyseren, hebt u een transcript nodig dat nauwkeurig weergeeft wat er is gezegd. Fouten in een transcript kunnen van invloed zijn op latere samenvattingen, classificaties, zoekresultaten en andere analyses.

Sonix combineert geautomatiseerde transcriptie met bewerkings- en analysefuncties die zijn ontworpen om teams te helpen bij het beoordelen van en werken met hun transcripties. De functie voor geautomatiseerde transcriptie ondersteunt momenteel sprekersherkenning, tijdstempels, aangepaste woordenboeken voor gespecialiseerde terminologie en transcriptie in meer dan 54 talen.

De aanpak van Sonix voor workflows op het gebied van gesproken taal:

Waarom dit van belang is voor uw LLM-workflows:

Of je nu transcripties analyseert met externe taalmodellen of gebruikmaakt van de ingebouwde analysemogelijkheden van Sonix: de kwaliteit van de transcripties is van invloed op de informatie die beschikbaar is voor verdere verwerking.

Het is ook belangrijk om de architectuur van een platform niet af te leiden uit de lijst met functies. Sentimentanalyse, samenvatting en thema-extractie tonen weliswaar de toepassingsmogelijkheden van AI aan, maar ze geven geen uitsluitsel over de vraag of de transcriptie-engine zelf gebruikmaakt van BERT, RoBERTa of een andere architectuur.

Voor teams die serieus bezig zijn met het verkrijgen van inzichten uit gesproken inhoud, is het transcriptieplatform meer dan alleen een hulpmiddel. Het levert de tekst waarop verdere analyse is gebaseerd. Sonix combineert die transcriptieworkflow met ingebouwde analysetools voor teams die binnen één platform de overstap willen maken van opnames naar doorzoekbare en analyseerbare inhoud.

Veelgestelde vragen

Kunnen BERT of RoBERTa audiobestanden rechtstreeks omzetten in tekst?

BERT noch RoBERTa zetten audio rechtstreeks om in tekst; beide zijn op tekst gerichte taalrepresentatiemodellen. Systemen voor automatische spraakherkenning zorgen voor de omzetting van audiosignalen naar tekst. Een transcriptieworkflow kan vervolgens afzonderlijke taalmodellen of NLP-systemen toepassen voor taken zoals classificatie, sentimentanalyse, samenvatting, entiteitsextractie of andere nabewerking, maar de exacte architectuur verschilt per aanbieder.

Waarom maken transcriptiebedrijven niet bekend welke modellen ze gebruiken?

Transcriptieplatforms maken niet altijd de details van elk model of elke component in hun technologiestack bekend, dus aan de hand van een lijst met functies kun je over het algemeen niet vaststellen of een dienst gebruikmaakt van BERT, RoBERTa of een andere architectuur. Sentimentanalyse, geautomatiseerde samenvattingen en inzichten op basis van meerdere transcripties illustreren de downstream-AI-functionaliteit, maar vormen geen betrouwbaar bewijs voor de architectuur die voor spraakherkenning wordt gebruikt. Richt u bij het vergelijken van platforms op aangetoonde transcriptieprestaties en gedocumenteerde functies, in plaats van te proberen conclusies te trekken over een niet-openbaar gemaakt model.

In hoeverre beïnvloedt de modelkeuze de transcriptienauwkeurigheid eigenlijk?

Het aangehaalde onderzoek geeft geen antwoord op die vraag. Daaruit bleek dat RoBERTa een nauwkeurigheid van 90,45% behaalde, tegenover 87,60% voor BERT, bij een sentimentclassificatietaak met 10.000 tweets over geestelijke gezondheid, maar classificatienauwkeurigheid is niet dezelfde maatstaf als transcriptienauwkeurigheid of het aantal woordfouten. Het onderzoek kan daarom niet worden gebruikt om te berekenen hoeveel transcriptiefouten RoBERTa in een geluidsopname zou voorkomen.

Aan welke kenmerken kun je zien dat een transcriptieplatform gebruikmaakt van geavanceerde NLP?

Ingebouwd AI-analyse Functies zoals sentimentanalyse, thematische analyse, onderwerpdetectie, entiteitsextractie, geautomatiseerde samenvattingen en analyse van meerdere bestanden tonen aan dat een platform over geavanceerde tekstanalysemogelijkheden beschikt. Ze geven niet per se aan welk model ten grondslag ligt aan het spraakherkenningssysteem, omdat transcriptie en de daaropvolgende NLP-verwerking door afzonderlijke modellen kunnen worden uitgevoerd. Sonix documenteert momenteel al deze analysemogelijkheden op zijn officiële AI-analysepagina.

Hoe kan ik nagaan of een transcriptiedienst gesproken taal goed verwerkt?

Upload materiaal dat representatief is voor uw daadwerkelijke workflow, waaronder opnames met meerdere sprekers, vakterminologie, accenten of minder dan ideale opnameomstandigheden, indien deze kenmerkend zijn voor uw gebruikssituatie. Beoordeel de woordnauwkeurigheid, de identificatie van sprekers, de terminologie, de tijdstempels en de hoeveelheid handmatige correctie die nodig is. Het testen met uw eigen opnames levert veel sterker bewijs over de transcriptiekwaliteit op dan het afleiden van prestaties uit de naam van een onderliggend taalmodel.

Krijg nauwkeurige transcriptie in enkele minuten

Begin met slimmer transcriberen. Probeer Sonix gratis uit of bekijk onze prijzen om het juiste plan voor jou te vinden.

Probeer Sonix gratis Prijzen bekijken

Blijf lezen