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BERT vs. RoBERTa: Qual é o melhor modelo para analisar discurso transcrito?

por David Nguyen 11 min ler
Neste artigo

Já te perguntaste o que se passa realmente nos bastidores quando carregas uma gravação no teu transcrição automática plataforma? Os sistemas modernos de conversão de voz em texto podem envolver vários componentes de IA: o reconhecimento automático de voz converte o áudio em texto, enquanto os modelos linguísticos e outros sistemas de PLN podem analisar, classificar, resumir ou aperfeiçoar esse texto.

O BERT e o RoBERTa são dois modelos influentes para a compreensão de texto. Embora nenhum deles transcreva diretamente o áudio, a comparação entre ambos ajuda a ilustrar como as melhorias no pré-treino dos modelos linguísticos podem afetar a análise posterior das transcrições de conversas. A abordagem de treino otimizada do RoBERTa produziu resultados mais sólidos do que o BERT original em vários benchmarks importantes de PLN, incluindo um estudo de análise de sentimentos que envolveu linguagem informal das redes sociais.

Principais conclusões

  • O RoBERTa superou o BERT em 2,85 pontos percentuais num estudo de classificação de sentimentos realizado em 2025, tendo alcançado Precisão do 90.45% em comparação com o 87.60% num conjunto de dados de 10 000 tweets em inglês relacionados com a saúde mental. O resultado demonstra uma vantagem nessa tarefa específica de texto informal, e não na precisão da transcrição.
  • O RoBERTa utiliza máscara dinâmica e um vocabulário BPE com cerca de 50 mil bytes, em comparação com o vocabulário do BERT, que conta com cerca de 30 mil tokens, a par de várias outras alterações ao procedimento original de pré-treino do BERT.
  • O modelo de linguagem utilizado para a análise de texto a jusante não deve ser confundido com o modelo de reconhecimento automático de voz que converte áudio em texto.
  • O RoBERTa demonstrou um desempenho superior ao do BERT original em vários benchmarks importantes de PLN e na tarefa de análise de sentimentos em textos informais citada, mas esses resultados não comprovam que um sistema baseado no RoBERTa irá produzir transcrições mais precisas.
  • A Sonix oferece funcionalidades integradas Ferramentas de análise de IA, incluindo análise de sentimentos, resumos automáticos, análise temática e deteção de tópicos.
  • As funcionalidades abrangentes de análise de IA indicam fortes capacidades de NLP a jusante, embora, por si só, não revelem qual o modelo que está na base do motor de transcrição de uma plataforma.
  • O Sonix suporta transcrição automática em mais de 54 idiomas, permitindo fluxos de trabalho multilingues para equipas que processam conteúdos falados diversificados.
  • Sonix maintains segurança de nível empresarial controla e possui certificação SOC 2 Tipo II.

Compreender os grandes modelos de linguagem no reconhecimento de voz

Os modelos linguísticos mudaram o que é possível fazer com as transcrições depois de a fala ser convertida em texto. No entanto, é importante distingui-los do reconhecimento automático de fala: o ASR processa um sinal de áudio para produzir uma transcrição, enquanto os modelos linguísticos centrados no texto, como o BERT e o RoBERTa, processam o texto resultante.

Pensa na forma como compreendes alguém a meio de uma frase. Não estás apenas a considerar palavras isoladas; estás a interpretar cada palavra com base no seu contexto. É essencialmente isso que modelos como o BERT e o RoBERTa fazem com o texto, utilizando a arquitetura Transformer para processar palavras com base no contexto circundante. O BERT, por exemplo, foi especificamente concebido para aprender representações que dependem conjuntamente do contexto textual à esquerda e à direita.

Por que é que isto é importante para a análise de transcrições:

  • Ajuda a distinguir palavras ambíguas com base no contexto da frase
  • Suporta o reconhecimento de entidades nomeadas, nomeadamente pessoas, organizações e outras entidades
  • Permite a classificação de sentimentos e temas
  • Ajuda a analisar textos informais ou coloquiais
  • Permite a síntese e a extração de informação em fases posteriores, quando combinado com modelos e sistemas adequados

A sobreposição de interlocutores, os sotaques, o ruído de áudio e a separação dos interlocutores, por outro lado, constituem principalmente desafios para as partes do sistema de transcrição relacionadas com o reconhecimento de voz e a diarização.

BERT: A base que mudou tudo

O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) surgiu em 2018 e tornou-se um dos modelos mais influentes no processamento moderno da linguagem natural. Esta criação da Google introduziu o pré-treino bidirecional profundo, permitindo que as suas representações tenham em conta tanto o contexto textual à esquerda como à direita.

Como funciona o BERT:

O BERT utiliza uma técnica denominada «modelagem de linguagem mascarada», na qual determinados tokens são ocultados ou alterados durante o treino, obrigando o modelo a prever esses tokens com base no contexto circundante. Esta abordagem bidirecional representou um grande avanço em relação às abordagens de representação linguística que processavam o contexto apenas numa direção.

Principais especificações do BERT:

  • O Trai baseou-se principalmente no BooksCorpus e na Wikipédia em inglês
  • Utiliza um vocabulário com cerca de 30 000 tokens
  • Utiliza uma abordagem de mascaramento gerada durante o pré-processamento na implementação original
  • Inclui uma tarefa de pré-treino de previsão da próxima frase (NSP)

Estas características estão documentadas no trabalho original do BERT e na análise subsequente do seu procedimento de pré-treino.

As áreas em que o BERT se destaca:

  • Tarefas de classificação de texto
  • Reconhecimento de entidades nomeadas
  • Sistemas de resposta a perguntas
  • Tarefas de compreensão geral da linguagem

Características do BERT para texto coloquial:

Apesar do seu caráter inovador, a configuração original de pré-treino do BERT difere dos modelos posteriores, como o RoBERTa. O seu corpus de pré-treino mais reduzido, o procedimento de mascaramento, o vocabulário e o objetivo NSP tornaram-se, todos eles, áreas de experimentação posterior.

RoBERTa: A evolução otimizada

A Facebook AI, agora Meta, lançou o RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) em 2019, retreinando a arquitetura subjacente do BERT e alterando partes importantes do procedimento de pré-treino. Os seus autores relataram resultados mais sólidos do que os do BERT original em conjuntos de testes de referência importantes, incluindo o GLUE, o RACE e o SQuAD.

O que distingue o RoBERTa:

Dados de treino do Trai:

  • BERT: aproximadamente 16 GB na comparação descrita pelos investigadores do RoBERTa
  • RoBERTa: mais de 160 GB em cinco corpora em língua inglesa, na sua configuração de treino alargada

Abordagem de mascaramento:

  • BERT: Mascaramento estático/pré-processado na implementação original
  • RoBERTa: Mascaramento dinâmico

Tamanho do vocabulário:

  • BERT: Cerca de 30 mil
  • RoBERTa: Aproximadamente 50 mil BPE ao nível do byte

Tarefa do NSP:

  • BERT: Incluído
  • RoBERTa: Removido

Duração do treino:

  • BERT: Procedimento original de treino trai
  • RoBERTa: Experiências adicionais com um período de pré-treino substancialmente mais longo

Vantagens do pré-treino da RoBERTa:

  • Mascaramento dinâmico: Em vez de recorrer a padrões de mascaramento gerados durante o pré-processamento, o RoBERTa gera um padrão de mascaramento sempre que uma sequência é introduzida no modelo. Nas experiências controladas realizadas pelos investigadores, o mascaramento dinâmico apresentou um desempenho comparável ou ligeiramente superior ao do mascaramento estático nas tarefas avaliadas.
  • Vocabulário mais extenso, ao nível do byte: O BPE ao nível de 50 mil bytes O sistema consegue codificar texto de entrada arbitrário sem introduzir tokens desconhecidos. Os investigadores do RoBERTa consideraram esta propriedade de codificação universal como benéfica, embora as suas primeiras experiências tenham revelado apenas pequenas diferenças de desempenho entre as diferentes abordagens de codificação.
  • Tarefa NSP removida: O RoBERTa eliminou a perda de previsão da frase seguinte (NSP) como parte do seu procedimento de pré-treino otimizado. Os investigadores descobriram que formatos alternativos de treino sem NSP conseguiam igualar ou melhorar o desempenho em vários benchmarks de texto avaliados.
  • Mais dados sobre o training: O treino expandido do RoBERTa utilizou mais de 160 GB de texto proveniente de vários corpora, expondo o modelo a um volume substancialmente maior e a um material textual muito mais diversificado do que a configuração original do BERT.

A diferença de desempenho: o que os números realmente revelam

Um estudo comparativo de 2025 constitui um exemplo útil da diferença entre os modelos numa tarefa relacionada com texto informal. Os investigadores compararam o BERT e o RoBERTa na classificação de sentimentos, utilizando 10 000 tweets em inglês relacionados com a saúde mental. O RoBERTa alcançou Precisão de 90,451 TP5T, precisão de 89,78% e recall de 91,02%. O BERT atingiu uma exatidão de 87,60%, uma precisão de 86,12% e um recall de 85,37%.

Os investigadores atribuíram os melhores resultados do RoBERTa, em parte, ao seu corpus de pré-treino mais vasto e à remoção do NSP, descrevendo-o como mais capaz de lidar com a linguagem informal e as expressões emocionais no conjunto de dados das redes sociais.

No entanto, a distinção é importante: Este foi um experimento de classificação de sentimentos em tweets escritos, e não um experimento de transcrição. Não avaliou o reconhecimento de áudio, a taxa de erro de palavras, a diarização de falantes nem o desempenho em conversas gravadas. Os investigadores referiram ainda que o seu conjunto de dados abrangia apenas 10 000 tweets em inglês e que a generalizabilidade para além desse contexto era limitada.

Vantagens potenciais da análise de transcrições de conversas:

  • Língua coloquial: Os modelos treinados com base em vastos conjuntos de dados textuais podem revelar-se úteis para a análise posterior de contrações, fragmentos, gíria e expressões informais.
  • Conteúdo emocional: Os modelos de texto otimizados, como o RoBERTa, podem realizar tarefas de classificação de sentimentos e emoções em transcrições de texto.
  • Desambiguação contextual: As representações contextuais bidirecionais podem ajudar a distinguir significados em textos ambíguos.
  • Análise de entidades e temas: Os sistemas avançados de PLN conseguem identificar entidades, tópicos, temas e outros padrões após a transcrição do discurso.

Estas são vantagens para análise de texto, e não uma prova de que o próprio RoBERTa reconheça o áudio com maior precisão.

O que isto significa para a escolha de ferramentas de transcrição

A maioria dos utilizadores não precisa de escolher uma plataforma de transcrição com base no facto de esta utilizar o BERT, o RoBERTa ou outra arquitetura específica. Um serviço moderno pode utilizar diferentes modelos especializados para o reconhecimento de voz, o processamento de falantes, a análise de sentimentos, a síntese, a tradução e outras tarefas.

Em vez disso, avalie os resultados e as funcionalidades que são importantes para o seu fluxo de trabalho:

Sinais de uma análise transcriptómica sofisticada:

  • Análise de sentimentos integrada
  • Resumos automatizados e extração de tópicos
  • Funcionalidades de análise multitranscrito
  • Sugestões personalizadas ou análise estruturada
  • Detecção de entidades e temas
  • Pesquisa e análise em coleções de transcrições

Funcionalidades de transcrição importantes a avaliar separadamente:

  • Precisão nas suas gravações reais
  • Desempenho com sotaques e ruído de fundo
  • Identificação do orador
  • Tratamento da terminologia especializada
  • Suporte a vocabulário personalizado
  • Prazo de execução

Plataformas que oferecem serviços abrangentes Funcionalidades de análise de IA como a análise temática, a análise de sentimentos, a deteção de tópicos, a extração de entidades, os resumos automáticos e a análise ao nível das pastas proporcionam, claramente, funcionalidades avançadas de PLN a jusante. Essas funcionalidades não identificam, no entanto, a arquitetura que está na base do motor de reconhecimento de voz subjacente.

Como a PNL avançada potencia os fluxos de trabalho de transcrição profissional

Para as empresas que lidam diariamente com horas de gravações, a combinação de um reconhecimento de voz fiável com a análise linguística posterior pode alterar significativamente o que as equipas podem fazer com as transcrições.

Após a transcrição, as ferramentas avançadas de PLN podem:

  • Analisar o sentimento no texto da transcrição
  • Identificar temas, tópicos e entidades
  • Gerar resumos
  • Responder a perguntas sobre o conteúdo do histórico escolar
  • Analisar padrões em conjuntos de ficheiros

Essas capacidades são distintas do sistema de reconhecimento de fala automática (ASR) responsável pelo reconhecimento das próprias palavras proferidas.

A Sonix combina transcrição automática com ferramentas de análise integradas na mesma plataforma. Atualmente, a Sonix suporta a transcrição em mais de 54 idiomas e oferece funcionalidades de IA, incluindo resumos automáticos, análise de sentimentos, análise temática, deteção de tópicos e análise ao nível das pastas em vários ficheiros.

O fluxo de trabalho prático:

  • Carregue a sua gravação numa plataforma como Sonix
  • Receba uma transcrição com marcas temporais e identificação dos oradores
  • Aceda a resumos gerados por IA que destacam os pontos-chave
  • Analisar a análise de sentimento da transcrição
  • Analisar várias transcrições para identificar padrões mais amplos
  • Exporte o seu conteúdo para edição de vídeo, legendas ou documentação

A Sonix documenta oficialmente a deteção de oradores, os carimbos de data/hora, a análise por IA e várias opções de exportação de transcrições como parte do seu conjunto atual de funcionalidades.

Esta abordagem abrangente permite transformar uma gravação tanto numa transcrição editável como em material pronto para análise posterior.

Criar o fluxo de trabalho de transcrição adequado

Escolher ferramentas de transcrição com base nas capacidades comprovadas, em vez de suposições sobre a sua arquitetura subjacente, ajuda-o a fazer comparações mais significativas. Eis o que deve priorizar:

Funcionalidades essenciais para utilização profissional:

  • Consistência na precisão: Teste o desempenho com as gravações e condições que representam efetivamente o seu trabalho
  • Amplitude linguística: O Sonix suporta a transcrição em mais de 54 idiomas e oferece tradução automática para mais de 55 idiomas na sua página atual dedicada à funcionalidade de tradução
  • Conformidade em matéria de segurança: A Sonix é Certificação SOC 2 Tipo II e apresenta controlos de segurança adicionais na sua página de segurança
  • Ferramentas de colaboração: Caraterísticas da equipa, os fluxos de trabalho partilhados e a possibilidade de deixar comentários podem agilizar os processos de revisão
  • Integração de análises: As ferramentas de IA integradas podem reduzir a necessidade de transferir os dados das transcrições para plataformas de análise separadas

Perguntas a fazer a qualquer prestador de serviços de transcrição:

  • Que nível de precisão conseguem com conteúdos semelhantes aos meus?
  • Oferecem análise de sentimentos ou outras funcionalidades de análise de transcrições?
  • Como é que lida com a terminologia técnica e o vocabulário específico?
  • Que certificações de segurança protegem as gravações carregadas?
  • Posso analisar padrões em várias transcrições?

Estas respostas são, em geral, mais úteis do que tentar deduzir qual a arquitetura do modelo não divulgada que um fornecedor utiliza.

A vantagem do Sonix: a sua base para a análise de LLM

Para que um modelo de linguagem possa analisar o seu conteúdo falado como texto, é necessária uma transcrição que represente com precisão o que foi dito. Erros na transcrição podem afetar os resumos, a classificação, os resultados de pesquisa e outras análises posteriores.

A Sonix combina transcrição automática com funcionalidades de edição e análise concebidas para ajudar as equipas a rever e a trabalhar com as suas transcrições. A sua funcionalidade de transcrição automatizada suporta atualmente a deteção de oradores, marcas temporais, dicionários personalizados para vocabulário especializado e transcrição em mais de 54 idiomas.

A abordagem da Sonix aos fluxos de trabalho de linguagem falada:

Por que é que isto é importante para os seus fluxos de trabalho de LLM:

Quer esteja a analisar transcrições com modelos linguísticos externos ou a utilizar as funcionalidades de análise integradas do Sonix, a qualidade da transcrição afeta a informação disponível para o processamento posterior.

É igualmente importante não tirar conclusões sobre a arquitetura de uma plataforma com base na sua lista de funcionalidades. A análise de sentimentos, a síntese e a extração de temas demonstram capacidades de IA a jusante, mas não revelam se o próprio motor de transcrição utiliza o BERT, o RoBERTa ou outra arquitetura.

Para as equipas que levam a sério a extração de informações a partir de conteúdo falado, a plataforma de transcrição não é apenas uma ferramenta utilitária. Ela fornece o texto do qual dependem as análises posteriores. A Sonix combina esse fluxo de trabalho de transcrição com ferramentas de análise integradas para equipas que pretendem passar das gravações para conteúdo pesquisável e analisável numa única plataforma.

Perguntas frequentes

O BERT ou o RoBERTa conseguem transcrever diretamente ficheiros de áudio?

Nem o BERT nem o RoBERTa transcrevem diretamente o áudio; ambos são modelos de representação linguística centrados no texto. Os sistemas de reconhecimento automático de voz tratam da conversão de sinais de áudio em texto. Um fluxo de trabalho de transcrição pode, em seguida, aplicar modelos linguísticos ou sistemas de PLN distintos para tarefas como classificação, análise de sentimentos, resumo, extração de entidades ou outro pós-processamento, mas a arquitetura exata varia consoante o fornecedor.

Porque é que as empresas de transcrição não revelam quais os modelos que utilizam?

As plataformas de transcrição nem sempre divulgam os detalhes técnicos de todos os modelos ou componentes da sua pilha tecnológica, pelo que uma lista de funcionalidades geralmente não permite determinar se um serviço utiliza o BERT, o RoBERTa ou outra arquitetura. A análise de sentimentos, os resumos automatizados e as análises de múltiplas transcrições demonstram funcionalidades de IA a jusante, mas não constituem provas fiáveis da arquitetura utilizada para o reconhecimento de voz. Ao comparar plataformas, concentre-se no desempenho de transcrição demonstrado e nas funcionalidades documentadas, em vez de tentar inferir um modelo não divulgado.

Em que medida é que a escolha do modelo afeta, na realidade, a precisão da transcrição?

A investigação citada não responde a essa pergunta. Constatou-se que o RoBERTa alcançou uma precisão de 90,451 TP5T, contra os 87,601 TP5T do BERT, numa tarefa de classificação de sentimentos que envolveu 10 000 tweets relacionados com a saúde mental; no entanto, a precisão da classificação não é a mesma métrica que a precisão da transcrição ou a taxa de erro de palavras. Por conseguinte, o estudo não pode ser utilizado para calcular quantos erros de transcrição o RoBERTa evitaria numa gravação de áudio.

Que funcionalidades indicam que uma plataforma de transcrição utiliza NLP avançado?

Incorporado Análise de IA Funcionalidades como a análise de sentimentos, a análise temática, a deteção de tópicos, a extração de entidades, os resumos automáticos e a análise de vários ficheiros demonstram que uma plataforma possui capacidades avançadas de análise de texto. Estas funcionalidades não revelam necessariamente qual o modelo que está na base do seu sistema de reconhecimento de voz, uma vez que a transcrição e o processamento de linguagem natural (NLP) a jusante podem ser tratados por modelos distintos. Atualmente, a Sonix documenta todas estas capacidades de análise na sua página oficial de Análise de IA.

Como posso verificar se um serviço de transcrição processa bem a linguagem falada?

Carregue conteúdos representativos do seu fluxo de trabalho real, incluindo gravações com vários oradores, terminologia especializada, sotaques ou condições de gravação menos do que ideais, quando estas forem típicas do seu caso de utilização. Avalie a precisão das palavras, a identificação dos oradores, a terminologia, os registos temporais e a quantidade de correção manual necessária. Testar com as suas próprias gravações fornece evidências muito mais sólidas sobre a qualidade da transcrição do que tentar inferir o desempenho a partir do nome de um modelo de linguagem subjacente.

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