{"id":902,"date":"2026-08-11T12:04:01","date_gmt":"2026-08-11T12:04:01","guid":{"rendered":"https:\/\/sonix.ai\/ai\/?p=902"},"modified":"2026-08-11T19:59:53","modified_gmt":"2026-08-11T19:59:53","slug":"bert-vs-roberta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sonix.ai\/ai\/pt\/bert-vs-roberta\/","title":{"rendered":"BERT vs. RoBERTa: Qual \u00e9 o melhor modelo para analisar discurso transcrito?"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">J\u00e1 te perguntaste o que se passa realmente nos bastidores quando carregas uma grava\u00e7\u00e3o no teu<\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/automated-transcription?utm_source=chatgpt.com\"> <span style=\"font-weight: 400;\">transcri\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> plataforma? Os sistemas modernos de convers\u00e3o de voz em texto podem envolver v\u00e1rios componentes de IA: o reconhecimento autom\u00e1tico de voz converte o \u00e1udio em texto, enquanto os modelos lingu\u00edsticos e outros sistemas de PLN podem analisar, classificar, resumir ou aperfei\u00e7oar esse texto.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O BERT e o RoBERTa s\u00e3o dois modelos influentes para a compreens\u00e3o de texto. Embora nenhum deles transcreva diretamente o \u00e1udio, a compara\u00e7\u00e3o entre ambos ajuda a ilustrar como as melhorias no pr\u00e9-treino dos modelos lingu\u00edsticos podem afetar a an\u00e1lise posterior das transcri\u00e7\u00f5es de conversas. A abordagem de treino otimizada do RoBERTa produziu resultados mais s\u00f3lidos do que o BERT original em v\u00e1rios benchmarks importantes de PLN, incluindo um estudo de an\u00e1lise de sentimentos que envolveu linguagem informal das redes sociais.<\/span><\/p>\n<h2><b>Principais conclus\u00f5es<\/b><\/h2>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>O RoBERTa superou o BERT em 2,85 pontos percentuais<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> num estudo de classifica\u00e7\u00e3o de sentimentos realizado em 2025, tendo alcan\u00e7ado <\/span><a href=\"https:\/\/iieta.org\/download\/file\/fid\/185589?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Precis\u00e3o do 90.45% em compara\u00e7\u00e3o com o 87.60%<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> num conjunto de dados de 10 000 tweets em ingl\u00eas relacionados com a sa\u00fade mental. O resultado demonstra uma vantagem nessa tarefa espec\u00edfica de texto informal, e n\u00e3o na precis\u00e3o da transcri\u00e7\u00e3o.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">O RoBERTa utiliza <\/span><a href=\"https:\/\/www.comet.com\/site\/blog\/roberta-a-modified-bert-model-for-nlp\"><span style=\"font-weight: 400;\">m\u00e1scara din\u00e2mica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> e um vocabul\u00e1rio BPE com cerca de 50 mil bytes, em compara\u00e7\u00e3o com o vocabul\u00e1rio do BERT, que conta com cerca de 30 mil tokens, a par de v\u00e1rias outras altera\u00e7\u00f5es ao procedimento original de pr\u00e9-treino do BERT.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">O modelo de linguagem utilizado para a an\u00e1lise de texto a jusante n\u00e3o deve ser confundido com o modelo de reconhecimento autom\u00e1tico de voz que converte \u00e1udio em texto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">O RoBERTa demonstrou um desempenho superior ao do BERT original em v\u00e1rios benchmarks importantes de PLN e na tarefa de an\u00e1lise de sentimentos em textos informais citada, mas esses resultados n\u00e3o comprovam que um sistema baseado no RoBERTa ir\u00e1 produzir transcri\u00e7\u00f5es mais precisas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">A Sonix oferece funcionalidades integradas <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/ai-analysis?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ferramentas de an\u00e1lise de IA<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, incluindo an\u00e1lise de sentimentos, resumos autom\u00e1ticos, an\u00e1lise tem\u00e1tica e dete\u00e7\u00e3o de t\u00f3picos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">As funcionalidades abrangentes de an\u00e1lise de IA indicam fortes capacidades de NLP a jusante, embora, por si s\u00f3, n\u00e3o revelem qual o modelo que est\u00e1 na base do motor de transcri\u00e7\u00e3o de uma plataforma.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">O Sonix suporta<\/span> <a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/automated-transcription?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">transcri\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> em mais de 54 idiomas, permitindo fluxos de trabalho multilingues para equipas que processam conte\u00fados falados diversificados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Sonix maintains<\/span> <a href=\"https:\/\/sonix.ai\/security?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">seguran\u00e7a de n\u00edvel empresarial<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> controla e possui certifica\u00e7\u00e3o SOC 2 Tipo II.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><b>Compreender os grandes modelos de linguagem no reconhecimento de voz<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os modelos lingu\u00edsticos mudaram o que \u00e9 poss\u00edvel fazer com as transcri\u00e7\u00f5es depois de a fala ser convertida em texto. No entanto, \u00e9 importante distingui-los do reconhecimento autom\u00e1tico de fala: o ASR processa um sinal de \u00e1udio para produzir uma transcri\u00e7\u00e3o, enquanto os modelos lingu\u00edsticos centrados no texto, como o BERT e o RoBERTa, processam o texto resultante.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pensa na forma como compreendes algu\u00e9m a meio de uma frase. N\u00e3o est\u00e1s apenas a considerar palavras isoladas; est\u00e1s a interpretar cada palavra com base no seu contexto. \u00c9 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 representa\u00e7\u00f5es que dependem conjuntamente do contexto textual \u00e0 esquerda e \u00e0 direita.<\/span><\/p>\n<p><b>Por que \u00e9 que isto \u00e9 importante para a an\u00e1lise de transcri\u00e7\u00f5es:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ajuda a distinguir palavras amb\u00edguas com base no contexto da frase<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Suporta o reconhecimento de entidades nomeadas, nomeadamente pessoas, organiza\u00e7\u00f5es e outras entidades<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Permite a classifica\u00e7\u00e3o de sentimentos e temas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ajuda a analisar textos informais ou coloquiais<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Permite a s\u00edntese e a extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o em fases posteriores, quando combinado com modelos e sistemas adequados<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A sobreposi\u00e7\u00e3o de interlocutores, os sotaques, o ru\u00eddo de \u00e1udio e a separa\u00e7\u00e3o dos interlocutores, por outro lado, constituem principalmente desafios para as partes do sistema de transcri\u00e7\u00e3o relacionadas com o reconhecimento de voz e a diariza\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n<h2><b>BERT: A base que mudou tudo<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 cria\u00e7\u00e3o da Google introduziu o pr\u00e9-treino bidirecional profundo, permitindo que as suas representa\u00e7\u00f5es tenham em conta tanto o contexto textual \u00e0 esquerda como \u00e0 direita.<\/span><\/p>\n<h3><b>Como funciona o BERT:<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">O BERT utiliza uma t\u00e9cnica denominada \u00abmodelagem de linguagem mascarada\u00bb, na qual determinados tokens s\u00e3o ocultados ou alterados durante o treino, obrigando o modelo a prever esses tokens com base no contexto circundante. Esta abordagem bidirecional representou um grande avan\u00e7o em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s abordagens de representa\u00e7\u00e3o lingu\u00edstica que processavam o contexto apenas numa dire\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n<h3><b>Principais especifica\u00e7\u00f5es do BERT:<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">O Trai baseou-se principalmente no BooksCorpus e na Wikip\u00e9dia em ingl\u00eas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Utiliza um vocabul\u00e1rio com cerca de 30 000 tokens<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Utiliza uma abordagem de mascaramento gerada durante o pr\u00e9-processamento na implementa\u00e7\u00e3o original<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Inclui uma tarefa de pr\u00e9-treino de previs\u00e3o da pr\u00f3xima frase (NSP)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas caracter\u00edsticas est\u00e3o documentadas no trabalho original do BERT e na an\u00e1lise subsequente do seu procedimento de pr\u00e9-treino.<\/span><\/p>\n<h3><b>As \u00e1reas em que o BERT se destaca:<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tarefas de classifica\u00e7\u00e3o de texto<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Reconhecimento de entidades nomeadas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Sistemas de resposta a perguntas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tarefas de compreens\u00e3o geral da linguagem<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b>Caracter\u00edsticas do BERT para texto coloquial:<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Apesar do seu car\u00e1ter inovador, a configura\u00e7\u00e3o original de pr\u00e9-treino do BERT difere dos modelos posteriores, como o RoBERTa. O seu corpus de pr\u00e9-treino mais reduzido, o procedimento de mascaramento, o vocabul\u00e1rio e o objetivo NSP tornaram-se, todos eles, \u00e1reas de experimenta\u00e7\u00e3o posterior.<\/span><\/p>\n<h2><b>RoBERTa: A evolu\u00e7\u00e3o otimizada<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A Facebook AI, agora Meta, lan\u00e7ou o RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) em 2019, retreinando a arquitetura subjacente do BERT e alterando partes importantes do procedimento de pr\u00e9-treino. Os seus autores relataram resultados mais s\u00f3lidos do que os do BERT original em conjuntos de testes de refer\u00eancia importantes, incluindo o GLUE, o RACE e o SQuAD.<\/span><\/p>\n<h3><b>O que distingue o RoBERTa:<\/b><\/h3>\n<p><b>Dados de treino do Trai:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">BERT: aproximadamente 16 GB na compara\u00e7\u00e3o descrita pelos investigadores do RoBERTa<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">RoBERTa:<\/span> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1907.11692\"><span style=\"font-weight: 400;\">mais de 160 GB<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> em cinco corpora em l\u00edngua inglesa, na sua configura\u00e7\u00e3o de treino alargada<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Abordagem de mascaramento:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">BERT: Mascaramento est\u00e1tico\/pr\u00e9-processado na implementa\u00e7\u00e3o original<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">RoBERTa: Mascaramento din\u00e2mico<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Tamanho do vocabul\u00e1rio:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">BERT: Cerca de 30 mil<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">RoBERTa: Aproximadamente 50 mil BPE ao n\u00edvel do byte<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Tarefa do NSP:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">BERT: Inclu\u00eddo<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">RoBERTa: Removido<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Dura\u00e7\u00e3o do treino:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">BERT: Procedimento original de treino trai<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">RoBERTa: Experi\u00eancias adicionais com um per\u00edodo de pr\u00e9-treino substancialmente mais longo<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b>Vantagens do pr\u00e9-treino da RoBERTa:<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mascaramento din\u00e2mico<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Em vez de recorrer a padr\u00f5es de mascaramento gerados durante o pr\u00e9-processamento, o RoBERTa gera um padr\u00e3o de mascaramento sempre que uma sequ\u00eancia \u00e9 introduzida no modelo. Nas experi\u00eancias controladas realizadas pelos investigadores, o mascaramento din\u00e2mico apresentou um desempenho compar\u00e1vel ou ligeiramente superior ao do mascaramento est\u00e1tico nas tarefas avaliadas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Vocabul\u00e1rio mais extenso, ao n\u00edvel do byte<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: O <\/span><a href=\"https:\/\/www.comet.com\/site\/blog\/roberta-a-modified-bert-model-for-nlp\"><span style=\"font-weight: 400;\">BPE ao n\u00edvel de 50 mil bytes<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> O sistema consegue codificar texto de entrada arbitr\u00e1rio sem introduzir tokens desconhecidos. Os investigadores do RoBERTa consideraram esta propriedade de codifica\u00e7\u00e3o universal como ben\u00e9fica, embora as suas primeiras experi\u00eancias tenham revelado apenas pequenas diferen\u00e7as de desempenho entre as diferentes abordagens de codifica\u00e7\u00e3o.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Tarefa NSP removida<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: O RoBERTa eliminou a perda de previs\u00e3o da frase seguinte (NSP) como parte do seu procedimento de pr\u00e9-treino otimizado. Os investigadores descobriram que formatos alternativos de treino sem NSP conseguiam igualar ou melhorar o desempenho em v\u00e1rios benchmarks de texto avaliados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mais dados sobre o training<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: O treino expandido do RoBERTa utilizou mais de 160 GB de texto proveniente de v\u00e1rios corpora, expondo o modelo a um volume substancialmente maior e a um material textual muito mais diversificado do que a configura\u00e7\u00e3o original do BERT.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><b>A diferen\u00e7a de desempenho: o que os n\u00fameros realmente revelam<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um estudo comparativo de 2025 constitui um exemplo \u00fatil da diferen\u00e7a entre os modelos numa tarefa relacionada com texto informal. Os investigadores compararam o BERT e o RoBERTa na classifica\u00e7\u00e3o de sentimentos, utilizando 10 000 tweets em ingl\u00eas relacionados com a sa\u00fade mental. O RoBERTa alcan\u00e7ou <\/span><a href=\"https:\/\/iieta.org\/download\/file\/fid\/185589?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Precis\u00e3o de 90,451 TP5T<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, precis\u00e3o de 89,78% e recall de 91,02%. O BERT atingiu uma exatid\u00e3o de 87,60%, uma precis\u00e3o de 86,12% e um recall de 85,37%.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Os investigadores atribu\u00edram os melhores resultados do RoBERTa, em parte, ao seu corpus de pr\u00e9-treino mais vasto e \u00e0 remo\u00e7\u00e3o do NSP, descrevendo-o como mais capaz de lidar com a linguagem informal e as express\u00f5es emocionais no conjunto de dados das redes sociais.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No entanto, a distin\u00e7\u00e3o \u00e9 importante: <\/span><b>Este foi um experimento de classifica\u00e7\u00e3o de sentimentos em tweets escritos, e n\u00e3o um experimento de transcri\u00e7\u00e3o<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. N\u00e3o avaliou o reconhecimento de \u00e1udio, a taxa de erro de palavras, a diariza\u00e7\u00e3o de falantes nem o desempenho em conversas gravadas. Os investigadores referiram ainda que o seu conjunto de dados abrangia apenas 10 000 tweets em ingl\u00eas e que a generalizabilidade para al\u00e9m desse contexto era limitada.<\/span><\/p>\n<p><b>Vantagens potenciais da an\u00e1lise de transcri\u00e7\u00f5es de conversas:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>L\u00edngua coloquial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Os modelos treinados com base em vastos conjuntos de dados textuais podem revelar-se \u00fateis para a an\u00e1lise posterior de contra\u00e7\u00f5es, fragmentos, g\u00edria e express\u00f5es informais.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Conte\u00fado emocional<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Os modelos de texto otimizados, como o RoBERTa, podem realizar tarefas de classifica\u00e7\u00e3o de sentimentos e emo\u00e7\u00f5es em transcri\u00e7\u00f5es de texto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Desambigua\u00e7\u00e3o contextual<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: As representa\u00e7\u00f5es contextuais bidirecionais podem ajudar a distinguir significados em textos amb\u00edguos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>An\u00e1lise de entidades e temas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Os sistemas avan\u00e7ados de PLN conseguem identificar entidades, t\u00f3picos, temas e outros padr\u00f5es ap\u00f3s a transcri\u00e7\u00e3o do discurso.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas s\u00e3o vantagens para <\/span><b>an\u00e1lise de texto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, e n\u00e3o uma prova de que o pr\u00f3prio RoBERTa reconhe\u00e7a o \u00e1udio com maior precis\u00e3o.<\/span><\/p>\n<h2><b>O que isto significa para a escolha de ferramentas de transcri\u00e7\u00e3o<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A maioria dos utilizadores n\u00e3o precisa de escolher uma plataforma de transcri\u00e7\u00e3o com base no facto de esta utilizar o BERT, o RoBERTa ou outra arquitetura espec\u00edfica. Um servi\u00e7o moderno pode utilizar diferentes modelos especializados para o reconhecimento de voz, o processamento de falantes, a an\u00e1lise de sentimentos, a s\u00edntese, a tradu\u00e7\u00e3o e outras tarefas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Em vez disso, avalie os resultados e as funcionalidades que s\u00e3o importantes para o seu fluxo de trabalho:<\/span><\/p>\n<p><b>Sinais de uma an\u00e1lise transcript\u00f3mica sofisticada:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lise de sentimentos integrada<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Resumos automatizados e extra\u00e7\u00e3o de t\u00f3picos<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Funcionalidades de an\u00e1lise multitranscrito<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Sugest\u00f5es personalizadas ou an\u00e1lise estruturada<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Detec\u00e7\u00e3o de entidades e temas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pesquisa e an\u00e1lise em cole\u00e7\u00f5es de transcri\u00e7\u00f5es<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Funcionalidades de transcri\u00e7\u00e3o importantes a avaliar separadamente:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Precis\u00e3o nas suas grava\u00e7\u00f5es reais<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Desempenho com sotaques e ru\u00eddo de fundo<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Identifica\u00e7\u00e3o do orador<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tratamento da terminologia especializada<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Suporte a vocabul\u00e1rio personalizado<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Prazo de execu\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Plataformas que oferecem servi\u00e7os abrangentes <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/ai-analysis?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Funcionalidades de an\u00e1lise de IA<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> como a an\u00e1lise tem\u00e1tica, a an\u00e1lise de sentimentos, a dete\u00e7\u00e3o de t\u00f3picos, a extra\u00e7\u00e3o de entidades, os resumos autom\u00e1ticos e a an\u00e1lise ao n\u00edvel das pastas proporcionam, claramente, funcionalidades avan\u00e7adas de PLN a jusante. Essas funcionalidades n\u00e3o identificam, no entanto, a arquitetura que est\u00e1 na base do motor de reconhecimento de voz subjacente.<\/span><\/p>\n<h2><b>Como a PNL avan\u00e7ada potencia os fluxos de trabalho de transcri\u00e7\u00e3o profissional<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para as empresas que lidam diariamente com horas de grava\u00e7\u00f5es, a combina\u00e7\u00e3o de um reconhecimento de voz fi\u00e1vel com a an\u00e1lise lingu\u00edstica posterior pode alterar significativamente o que as equipas podem fazer com as transcri\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ap\u00f3s a transcri\u00e7\u00e3o, as ferramentas avan\u00e7adas de PLN podem:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Analisar o sentimento no texto da transcri\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Identificar temas, t\u00f3picos e entidades<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gerar resumos<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Responder a perguntas sobre o conte\u00fado do hist\u00f3rico escolar<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Analisar padr\u00f5es em conjuntos de ficheiros<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Essas capacidades s\u00e3o distintas do sistema de reconhecimento de fala autom\u00e1tica (ASR) respons\u00e1vel pelo reconhecimento das pr\u00f3prias palavras proferidas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A Sonix combina<\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/automated-transcription?utm_source=chatgpt.com\"> <span style=\"font-weight: 400;\">transcri\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> com ferramentas de an\u00e1lise integradas na mesma plataforma. Atualmente, a Sonix suporta a transcri\u00e7\u00e3o em mais de 54 idiomas e oferece funcionalidades de IA, incluindo resumos autom\u00e1ticos, an\u00e1lise de sentimentos, an\u00e1lise tem\u00e1tica, dete\u00e7\u00e3o de t\u00f3picos e an\u00e1lise ao n\u00edvel das pastas em v\u00e1rios ficheiros.<\/span><\/p>\n<p><b>O fluxo de trabalho pr\u00e1tico:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Carregue a sua grava\u00e7\u00e3o numa plataforma como<\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/?utm_source=chatgpt.com\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Sonix<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Receba uma transcri\u00e7\u00e3o com marcas temporais e identifica\u00e7\u00e3o dos oradores<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aceda a resumos gerados por IA que destacam os pontos-chave<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Analisar a an\u00e1lise de sentimento da transcri\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Analisar v\u00e1rias transcri\u00e7\u00f5es para identificar padr\u00f5es mais amplos<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Exporte o seu conte\u00fado para edi\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo, legendas ou documenta\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A Sonix documenta oficialmente a dete\u00e7\u00e3o de oradores, os carimbos de data\/hora, a an\u00e1lise por IA e v\u00e1rias op\u00e7\u00f5es de exporta\u00e7\u00e3o de transcri\u00e7\u00f5es como parte do seu conjunto atual de funcionalidades.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta abordagem abrangente permite transformar uma grava\u00e7\u00e3o tanto numa transcri\u00e7\u00e3o edit\u00e1vel como em material pronto para an\u00e1lise posterior.<\/span><\/p>\n<h2><b>Criar o fluxo de trabalho de transcri\u00e7\u00e3o adequado<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Escolher ferramentas de transcri\u00e7\u00e3o com base nas capacidades comprovadas, em vez de suposi\u00e7\u00f5es sobre a sua arquitetura subjacente, ajuda-o a fazer compara\u00e7\u00f5es mais significativas. Eis o que deve priorizar:<\/span><\/p>\n<p><b>Funcionalidades essenciais para utiliza\u00e7\u00e3o profissional:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Consist\u00eancia na precis\u00e3o<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Teste o desempenho com as grava\u00e7\u00f5es e condi\u00e7\u00f5es que representam efetivamente o seu trabalho<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Amplitude lingu\u00edstica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: O Sonix suporta a transcri\u00e7\u00e3o em mais de 54 idiomas e oferece <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/automated-translation?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para mais de 55 idiomas na sua p\u00e1gina atual dedicada \u00e0 funcionalidade de tradu\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Conformidade em mat\u00e9ria de seguran\u00e7a<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: A Sonix \u00e9<\/span> <a href=\"https:\/\/sonix.ai\/security?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Certifica\u00e7\u00e3o SOC 2 Tipo II<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> e apresenta controlos de seguran\u00e7a adicionais na sua p\u00e1gina de seguran\u00e7a<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Ferramentas de colabora\u00e7\u00e3o<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/collaborate-with-teams\"><span style=\"font-weight: 400;\">Carater\u00edsticas da equipa<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, os fluxos de trabalho partilhados e a possibilidade de deixar coment\u00e1rios podem agilizar os processos de revis\u00e3o<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Integra\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: As ferramentas de IA integradas podem reduzir a necessidade de transferir os dados das transcri\u00e7\u00f5es para plataformas de an\u00e1lise separadas<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Perguntas a fazer a qualquer prestador de servi\u00e7os de transcri\u00e7\u00e3o:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Que n\u00edvel de precis\u00e3o conseguem com conte\u00fados semelhantes aos meus?<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Oferecem an\u00e1lise de sentimentos ou outras funcionalidades de an\u00e1lise de transcri\u00e7\u00f5es?<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Como \u00e9 que lida com a terminologia t\u00e9cnica e o vocabul\u00e1rio espec\u00edfico?<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Que certifica\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a protegem as grava\u00e7\u00f5es carregadas?<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Posso analisar padr\u00f5es em v\u00e1rias transcri\u00e7\u00f5es?<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas respostas s\u00e3o, em geral, mais \u00fateis do que tentar deduzir qual a arquitetura do modelo n\u00e3o divulgada que um fornecedor utiliza.<\/span><\/p>\n<h2><b>A vantagem do Sonix: a sua base para a an\u00e1lise de LLM<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para que um modelo de linguagem possa analisar o seu conte\u00fado falado como texto, \u00e9 necess\u00e1ria uma transcri\u00e7\u00e3o que represente com precis\u00e3o o que foi dito. Erros na transcri\u00e7\u00e3o podem afetar os resumos, a classifica\u00e7\u00e3o, os resultados de pesquisa e outras an\u00e1lises posteriores.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A Sonix combina <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/automated-transcription?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">transcri\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> com funcionalidades de edi\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise concebidas para ajudar as equipas a rever e a trabalhar com as suas transcri\u00e7\u00f5es. A sua funcionalidade de transcri\u00e7\u00e3o automatizada suporta atualmente a dete\u00e7\u00e3o de oradores, marcas temporais, dicion\u00e1rios personalizados para vocabul\u00e1rio especializado e transcri\u00e7\u00e3o em mais de 54 idiomas.<\/span><\/p>\n<p><b>A abordagem da Sonix aos fluxos de trabalho de linguagem falada:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>An\u00e1lise de IA<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Integrado <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/ai-analysis?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ferramentas de an\u00e1lise de IA<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> incluem an\u00e1lise de sentimentos, resumos autom\u00e1ticos, an\u00e1lise tem\u00e1tica, dete\u00e7\u00e3o de t\u00f3picos, extra\u00e7\u00e3o de entidades, prompts personalizados e an\u00e1lise ao n\u00edvel das pastas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Suporte lingu\u00edstico global<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: O Sonix suporta <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/languages?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Mais de 54 idiomas de transcri\u00e7\u00e3o<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para fluxos de trabalho de \u00e1udio e v\u00eddeo multilingues<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Integra\u00e7\u00e3o do fluxo de trabalho profissional<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: A plataforma combina a transcri\u00e7\u00e3o com <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/automated-translation?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para mais de 55 idiomas, <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/collaborate-with-teams\"><span style=\"font-weight: 400;\">colabora\u00e7\u00e3o em equipa<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ferramentas, e <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/security?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">Seguran\u00e7a certificada pela norma SOC 2 Tipo II<\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Por que \u00e9 que isto \u00e9 importante para os seus fluxos de trabalho de LLM:<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quer esteja a analisar transcri\u00e7\u00f5es com modelos lingu\u00edsticos externos ou a utilizar as funcionalidades de an\u00e1lise integradas do Sonix, a qualidade da transcri\u00e7\u00e3o afeta a informa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel para o processamento posterior.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9 igualmente importante n\u00e3o tirar conclus\u00f5es sobre a arquitetura de uma plataforma com base na sua lista de funcionalidades. A an\u00e1lise de sentimentos, a s\u00edntese e a extra\u00e7\u00e3o de temas demonstram capacidades de IA a jusante, mas n\u00e3o revelam se o pr\u00f3prio motor de transcri\u00e7\u00e3o utiliza o BERT, o RoBERTa ou outra arquitetura.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para as equipas que levam a s\u00e9rio a extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es a partir de conte\u00fado falado, a plataforma de transcri\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 apenas uma ferramenta utilit\u00e1ria. Ela fornece o texto do qual dependem as an\u00e1lises posteriores. A Sonix combina esse fluxo de trabalho de transcri\u00e7\u00e3o com ferramentas de an\u00e1lise integradas para equipas que pretendem passar das grava\u00e7\u00f5es para conte\u00fado pesquis\u00e1vel e analis\u00e1vel numa \u00fanica plataforma.<\/span><\/p>\n<h2><b>Perguntas frequentes<\/b><\/h2>\n<h3><b>O BERT ou o RoBERTa conseguem transcrever diretamente ficheiros de \u00e1udio?<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nem o BERT nem o RoBERTa transcrevem diretamente o \u00e1udio; ambos s\u00e3o modelos de representa\u00e7\u00e3o lingu\u00edstica centrados no texto. Os sistemas de reconhecimento autom\u00e1tico de voz tratam da convers\u00e3o de sinais de \u00e1udio em texto. Um fluxo de trabalho de transcri\u00e7\u00e3o pode, em seguida, aplicar modelos lingu\u00edsticos ou sistemas de PLN distintos para tarefas como classifica\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise de sentimentos, resumo, extra\u00e7\u00e3o de entidades ou outro p\u00f3s-processamento, mas a arquitetura exata varia consoante o fornecedor.<\/span><\/p>\n<h3><b>Porque \u00e9 que as empresas de transcri\u00e7\u00e3o n\u00e3o revelam quais os modelos que utilizam?<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">As plataformas de transcri\u00e7\u00e3o nem sempre divulgam os detalhes t\u00e9cnicos de todos os modelos ou componentes da sua pilha tecnol\u00f3gica, pelo que uma lista de funcionalidades geralmente n\u00e3o permite determinar se um servi\u00e7o utiliza o BERT, o RoBERTa ou outra arquitetura. A an\u00e1lise de sentimentos, os resumos automatizados e as an\u00e1lises de m\u00faltiplas transcri\u00e7\u00f5es demonstram funcionalidades de IA a jusante, mas n\u00e3o constituem provas fi\u00e1veis da arquitetura utilizada para o reconhecimento de voz. Ao comparar plataformas, concentre-se no desempenho de transcri\u00e7\u00e3o demonstrado e nas funcionalidades documentadas, em vez de tentar inferir um modelo n\u00e3o divulgado.<\/span><\/p>\n<h3><b>Em que medida \u00e9 que a escolha do modelo afeta, na realidade, a precis\u00e3o da transcri\u00e7\u00e3o?<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A investiga\u00e7\u00e3o citada n\u00e3o responde a essa pergunta. Constatou-se que o RoBERTa alcan\u00e7ou uma precis\u00e3o de 90,451 TP5T, contra os 87,601 TP5T do BERT, numa tarefa de classifica\u00e7\u00e3o de sentimentos que envolveu 10 000 tweets relacionados com a sa\u00fade mental; no entanto, a precis\u00e3o da classifica\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 a mesma m\u00e9trica que a precis\u00e3o da transcri\u00e7\u00e3o ou a taxa de erro de palavras. Por conseguinte, o estudo n\u00e3o pode ser utilizado para calcular quantos erros de transcri\u00e7\u00e3o o RoBERTa evitaria numa grava\u00e7\u00e3o de \u00e1udio.<\/span><\/p>\n<h3><b>Que funcionalidades indicam que uma plataforma de transcri\u00e7\u00e3o utiliza NLP avan\u00e7ado?<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Incorporado <\/span><a href=\"https:\/\/sonix.ai\/features\/ai-analysis?utm_source=chatgpt.com\"><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lise de IA<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Funcionalidades como a an\u00e1lise de sentimentos, a an\u00e1lise tem\u00e1tica, a dete\u00e7\u00e3o de t\u00f3picos, a extra\u00e7\u00e3o de entidades, os resumos autom\u00e1ticos e a an\u00e1lise de v\u00e1rios ficheiros demonstram que uma plataforma possui capacidades avan\u00e7adas de an\u00e1lise de texto. Estas funcionalidades n\u00e3o revelam necessariamente qual o modelo que est\u00e1 na base do seu sistema de reconhecimento de voz, uma vez que a transcri\u00e7\u00e3o e o processamento de linguagem natural (NLP) a jusante podem ser tratados por modelos distintos. Atualmente, a Sonix documenta todas estas capacidades de an\u00e1lise na sua p\u00e1gina oficial de An\u00e1lise de IA.<\/span><\/p>\n<h3><b>Como posso verificar se um servi\u00e7o de transcri\u00e7\u00e3o processa bem a linguagem falada?<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Carregue conte\u00fados representativos do seu fluxo de trabalho real, incluindo grava\u00e7\u00f5es com v\u00e1rios oradores, terminologia especializada, sotaques ou condi\u00e7\u00f5es de grava\u00e7\u00e3o menos do que ideais, quando estas forem t\u00edpicas do seu caso de utiliza\u00e7\u00e3o. Avalie a precis\u00e3o das palavras, a identifica\u00e7\u00e3o dos oradores, a terminologia, os registos temporais e a quantidade de corre\u00e7\u00e3o manual necess\u00e1ria. Testar com as suas pr\u00f3prias grava\u00e7\u00f5es fornece evid\u00eancias muito mais s\u00f3lidas sobre a qualidade da transcri\u00e7\u00e3o do que tentar inferir o desempenho a partir do nome de um modelo de linguagem subjacente.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ever wonder what&#8217;s actually happening behind the scenes when you upload a recording to your automated transcription platform? Modern speech-to-text systems can involve multiple AI components: automatic speech recognition converts audio into text, while language models and other NLP systems can analyze, classify, summarize, or refine that text. 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