Образование

BERT против RoBERTa: какая модель лучше подходит для анализа транскрибированной речи?

от David Nguyen 11 мин. чтения
В этой статье

Вам когда-нибудь было интересно, что на самом деле происходит «за кулисами», когда вы загружаете запись на свой автоматическая транскрипция платформа? Современные системы преобразования речи в текст могут включать в себя несколько компонентов искусственного интеллекта: автоматическое распознавание речи преобразует аудиосигнал в текст, а языковые модели и другие системы обработки естественного языка (NLP) могут анализировать, классифицировать, обобщать или уточнять этот текст.

BERT и RoBERTa — две влиятельные модели для понимания текста. Хотя ни одна из них напрямую не занимается транскрибированием аудио, их сравнение помогает продемонстрировать, как усовершенствования в области предварительной подготовки языковых моделей могут повлиять на последующий анализ стенограмм разговоров. Оптимизированный подход RoBERTa к обучению дал более высокие результаты, чем исходная модель BERT, по нескольким основным тестам в области обработки естественного языка (NLP), включая исследование по анализу тональности, в котором использовался неформальный язык социальных сетей.

Основные выводы

  • RoBERTa превзошла BERT на 2,85 процентных пункта в одном из исследований 2025 года, посвящённом классификации настроений, было достигнуто Сравнение точности моделей 90.45% и 87.60% на наборе данных, состоящем из 10 000 твитов на английском языке, посвященных вопросам психического здоровья. Результаты демонстрируют преимущество именно в решении этой конкретной задачи, связанной с неформальным текстом, а не в точности транскрипции.
  • RoBERTa использует динамическое маскирование а также словарь BPE объемом примерно 50 тыс. байтов по сравнению со словарем BERT, насчитывающим примерно 30 тыс. токенов, наряду с рядом других изменений в исходной процедуре предварительной подготовки BERT.
  • Языковую модель, используемую для последующего анализа текста, не следует путать с моделью автоматического распознавания речи, которая преобразует аудиосигнал в текст.
  • RoBERTa продемонстрировала более высокую эффективность по сравнению с исходной моделью BERT в нескольких основных тестах по обработке естественного языка (NLP), а также в упомянутой задаче по определению тональности неформальных текстов, однако эти результаты не доказывают, что система на базе RoBERTa будет генерировать более точные стенограммы.
  • Sonix предлагает встроенную Инструменты для анализа ИИ, включая анализ настроений, автоматическое составление резюме, тематический анализ и выявление тем.
  • Широкие возможности анализа на основе искусственного интеллекта свидетельствуют о высоком уровне функциональности в области обработки естественного языка (NLP) на последующих этапах, хотя сами по себе они не позволяют определить, какая именно модель лежит в основе механизма транскрипции платформы.
  • Sonix поддерживает автоматическая транскрипция на более чем 54 языках, что позволяет организовать многоязычные рабочие процессы для команд, занимающихся обработкой разнообразного устного контента.
  • Sonix maintains безопасность корпоративного уровня контролируется и имеет сертификат SOC 2 типа II.

Понимание больших языковых моделей в распознавании речи

Языковые модели изменили возможности работы с транскриптами после преобразования речи в текст. Однако важно отличать их от автоматического распознавания речи: система ASR обрабатывает аудиосигнал для получения транскрипта, тогда как языковые модели, ориентированные на текст, такие как BERT и RoBERTa, обрабатывают уже полученный текст.

Подумайте о том, как вы понимаете собеседника еще до того, как он закончит фразу. Вы не просто анализируете отдельные слова; вы интерпретируете каждое слово, исходя из его контекста. По сути, именно это и делают такие модели, как BERT и RoBERTa, с текстом, используя архитектуру трансформеров для обработки слов с учетом окружающего контекста. Например, модель BERT была специально разработана для обучения представлениям, которые одновременно зависят от левого и правого текстового контекста.

Почему это важно для анализа стенограмм:

  • Помогает различать многозначные слова на основе контекста предложения
  • Поддерживает распознавание именованных сущностей: людей, организаций и других объектов
  • Обеспечивает классификацию по тональности и темам
  • Помогает анализировать неформальный или разговорный текст
  • В сочетании с соответствующими моделями и системами обеспечивает возможность последующего обобщения и извлечения информации

Напротив, перекрытие речи, акценты, шумы в аудиосигнале и разделение речи, как правило, представляют собой основные проблемы для модулей распознавания речи и диаризации в системе транскрипции.

BERT: основа, которая изменила всё

Модель BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) появилась в 2018 году и стала одной из самых влиятельных моделей в современной обработке естественного языка. Эта разработка Google внедрила метод глубокого двунаправленного обучения, что позволило её представлениям учитывать как левый, так и правый текстовый контекст.

Как работает BERT:

В модели BERT используется метод, называемый «маскированное языковое моделирование», при котором во время обучения отдельные лексемы скрываются или изменяются, что заставляет модель предсказывать их на основе окружающего контекста. Этот двунаправленный подход стал значительным прорывом по сравнению с подходами, основанными на языковых представлениях, в которых контекст обрабатывался только в одном направлении.

Основные технические характеристики BERT:

  • Trai основан в основном на корпусе BooksCorpus и английской Википедии
  • Использует словарный запас, насчитывающий примерно 30 000 токенов
  • В исходной реализации используется метод маскирования, сгенерированный на этапе предварительной обработки
  • Включает задачу предварительной подготовки по прогнозированию следующего предложения (NSP)

Эти характеристики зафиксированы в исходной работе по BERT и в последующем анализе процедуры его подготовки.

В чем BERT превосходит другие модели:

  • Задачи по классификации текстов
  • Распознавание именованных сущностей
  • Системы ответов на вопросы
  • Задания на общее понимание речи

Характеристики модели BERT для диалогового текста:

Несмотря на свою новаторскую природу, исходная схема обучения BERT отличается от более поздних моделей, таких как RoBERTa. Более небольшой корпус для обучения, процедура маскирования, словарь и целевая функция NSP стали предметом последующих экспериментов.

RoBERTa: оптимизированная эволюция

В 2019 году подразделение Facebook AI, ныне известное как Meta, выпустило модель RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach), в которой была переработана базовая архитектура BERT и внесены изменения в ключевые этапы процедуры предварительного обучения. Её авторы сообщили о более высоких результатах по сравнению с исходной версией BERT в основных наборах тестов, включая GLUE, RACE и SQuAD.

Чем отличается RoBERTa:

Данные по Training:

  • BERT: примерно 16 ГБ в сравнении, описанном исследователями RoBERTa
  • RoBERTa: более 160 ГБ в пяти англоязычных корпусах в рамках расширенной конфигурации обучения training

Подход к маскированию:

  • BERT: Статическое/предварительно обработанное маскирование в исходной реализации
  • RoBERTa: динамическое маскирование

Объем словарного запаса:

  • BERT: Примерно 30 тысяч
  • RoBERTa: примерно 50 тыс. байтов на уровне BPE

Задача NSP:

  • BERT: Включено
  • RoBERTa: Удалено

Продолжительность тренировки Trai:

  • BERT: Исходная процедура training
  • RoBERTa: Дополнительные эксперименты с существенно более длительным обучением

Преимущества модели RoBERTa при предварительном обучении:

  • Динамическое маскирование: Вместо того чтобы полагаться на шаблоны маскирования, сгенерированные на этапе предварительной обработки, RoBERTa генерирует шаблон маскирования каждый раз при подаче последовательности в модель. В контролируемых экспериментах, проведенных исследователями, динамическое маскирование показало результаты, сопоставимые или немного превосходящие результаты статического маскирования по всем оцениваемым задачам.
  • Более обширный словарный запас на уровне байтов: «The» BPE на уровне 50K байт Система способна кодировать произвольный входной текст без появления неизвестных токенов. Исследователи, работавшие над RoBERTa, расценили это свойство универсального кодирования как преимущество, хотя их ранние эксперименты выявили лишь незначительные различия в производительности между различными подходами к кодированию.
  • Задача NSP удалена: В рамках оптимизированной процедуры предварительного обучения RoBERTa отказалась от использования функции потерь «прогнозирования следующего предложения» (NSP). Исследователи обнаружили, что альтернативные форматы обучения без использования NSP позволяют достичь аналогичных или даже более высоких результатов на нескольких тестовых наборах текстов.
  • Дополнительные данные по training: В ходе расширенного обучения модели RoBERTa было использовано более 160 ГБ текста из нескольких корпусов, что позволило модели ознакомиться со значительно большим объемом и более разнообразным текстовым материалом по сравнению с исходной конфигурацией BERT.

Разрыв в результативности: что на самом деле показывают цифры

Сравнительное исследование 2025 года представляет собой полезный пример различий между этими моделями при решении одной задачи с неформальным текстом. Исследователи сравнили модели BERT и RoBERTa при классификации тональности на примере 10 000 твитов на английском языке, посвящённых вопросам психического здоровья. Модель RoBERTa продемонстрировала Точность 90,451 TP5T, точность 89,781 TP5T и полнота 91,021 TP5T. Модель BERT продемонстрировала точность 87,601 TP5T, точность 86,121 TP5T и полноту 85,371 TP5T.

Исследователи объяснили более высокие результаты RoBERTa отчасти более обширным корпусом для предварительного обучения и удалением NSP, отметив, что эта модель лучше справляется с неформальным языком и эмоциональными выражениями в наборе данных из социальных сетей.

Однако это различие имеет важное значение: это был эксперимент по классификации эмоций в текстовых твитах, а не эксперимент по транскрипции. В ходе исследования не оценивались такие показатели, как распознавание речи, частота ошибок при распознавании слов, диаризация говорящих или эффективность при работе с записанными разговорами. Исследователи также отметили, что их набор данных включал лишь 10 000 твитов на английском языке и что возможность обобщения результатов за пределы данной среды была ограниченной.

Возможные преимущества при анализе стенограмм разговоров:

  • Разговорный язык: Модели, обученные на обширных наборах текстовых данных, могут оказаться полезными для последующего анализа сокращений, фрагментов, сленга и неформальных выражений.
  • Эмоциональное содержание: Тщательно настроенные текстовые модели, такие как RoBERTa, способны выполнять задачи по классификации тональности и эмоций на основе текстов стенограмм.
  • Устранение неоднозначности контекста: Двунаправленные контекстные представления могут помочь различить значения в многозначном тексте.
  • Анализ сущностей и тем: Современные системы НЛП способны выявлять сущности, темы, мотивы и другие закономерности после транскрибирования речи.

К преимуществам относятся: анализ текста, а не доказательство того, что сама RoBERTa распознает аудио более точно.

Что это означает для выбора инструментов транскрипции

Большинству пользователей не нужно выбирать платформу для транскрипции исходя из того, использует ли она BERT, RoBERTa или какую-либо другую конкретную архитектуру. Современный сервис может использовать различные специализированные модели для распознавания речи, обработки данных о говорящем, анализа тональности, составления резюме, перевода и других задач.

Вместо этого оцените результаты и возможности, которые важны для вашего рабочего процесса:

Признаки тщательного анализа транскриптов:

  • Встроенный анализ тональности
  • Автоматическое составление резюме и выделение тем
  • Возможности анализа нескольких транскриптов
  • Пользовательские подсказки или структурированный анализ
  • Распознавание сущностей и тем
  • Поиск и анализ по коллекциям транскриптов

Важные функции транскрипции, которые следует оценивать отдельно:

  • Точность ваших фактических записей
  • Качество звучания при наличии акцентов и фоновых шумов
  • Идентификация спикера
  • Работа со специализированной терминологией
  • Поддержка пользовательского словаря
  • Срок выполнения заказа

Платформы, предлагающие комплексные Функции анализа искусственного интеллекта такие как тематический анализ, анализ тональности, выявление тем, извлечение сущностей, автоматическое составление резюме и анализ на уровне папок, несомненно, обеспечивают расширенные возможности последующей обработки с помощью технологий обработки естественного языка (NLP). Однако эти функции не раскрывают архитектуру, лежащую в основе механизма распознавания речи.

Как передовые технологии НЛП оптимизируют профессиональные рабочие процессы транскрипции

Для компаний, ежедневно имеющих дело с многочасовыми записями, сочетание надежного распознавания речи с последующим лингвистическим анализом может существенно расширить возможности команд по работе с расшифровками.

После транскрипции современные инструменты обработки естественного языка (NLP) могут:

  • Анализ тональности текста стенограммы
  • Определите темы, вопросы и объекты
  • Создать сводки
  • Ответьте на вопросы по содержанию стенограммы
  • Анализ закономерностей в наборах файлов

Эти возможности отличаются от системы ASR, отвечающей за распознавание самих произносимых слов.

Sonix объединяет автоматическая транскрипция с инструментами анализа в рамках одной платформы. В настоящее время Sonix поддерживает транскрипцию на более чем 54 языках и предлагает функции искусственного интеллекта, включая автоматическое создание резюме, анализ тональности, тематический анализ, определение тем и анализ на уровне папок для нескольких файлов.

Практический алгоритм действий:

  • Загрузите свою запись на такую платформу, как Sonix
  • Получите стенограмму с отметками времени и указанием говорящего
  • Получите доступ к резюме, сгенерированным с помощью ИИ, в которых выделены ключевые моменты
  • Проанализируйте настроение в стенограмме
  • Проанализировать несколько транскриптов для выявления более общих закономерностей
  • Экспортируйте свой контент для монтажа видео, создания субтитров или подготовки документации

Sonix официально указывает в документации, что в число текущих функций сервиса входят распознавание говорящих, временные метки, анализ с помощью искусственного интеллекта и различные варианты экспорта стенограмм.

Такой комплексный подход позволяет превратить запись как в редактируемую стенограмму, так и в материал, готовый к дальнейшему анализу.

Создание оптимального рабочего процесса транскрипции

Выбор инструментов для транскрипции на основе их подтвержденных возможностей, а не предположений об их внутренней архитектуре, поможет вам провести более обоснованное сравнение. Вот на что следует обратить особое внимание:

Основные функции для профессионального использования:

  • Стабильность точности: Проверьте производительность на тех записях и в тех условиях, которые реально отражают вашу работу
  • Широта языка: Sonix поддерживает транскрипцию на более чем 54 языках и предлагает автоматический перевод на более чем 55 языков на странице, посвященной текущей функции перевода
  • Соблюдение требований безопасности: Sonix — это Сертифицировано по стандарту SOC 2 Type II а также описывает дополнительные меры безопасности на странице, посвященной безопасности
  • Инструменты для совместной работы: Особенности команды, совместные рабочие процессы и возможность оставлять комментарии позволяют оптимизировать процедуры рецензирования
  • Интеграция аналитики: Встроенные инструменты искусственного интеллекта позволяют сократить необходимость переноса данных стенограмм на отдельные платформы для анализа

Вопросы, которые следует задать любому поставщику услуг транскрипции:

  • Какую точность вы достигаете при работе с контентом, похожим на мой?
  • Предлагаете ли вы функции анализа тональности или другие функции анализа стенограмм?
  • Как вы подходите к вопросу технической терминологии и специфической лексики?
  • Какие сертификаты безопасности обеспечивают защиту загруженных записей?
  • Можно ли проанализировать закономерности, характерные для нескольких транскриптов?

Эти ответы, как правило, более полезны, чем попытки догадаться, какую нераскрытую архитектуру модели использует поставщик.

Преимущества Sonix: ваша основа для анализа больших языковых моделей (LLM)

Прежде чем языковая модель сможет проанализировать ваш устный контент в виде текста, вам понадобится стенограмма, точно отражающая то, что было сказано. Ошибки в стенограмме могут повлиять на последующие этапы обработки: составление резюме, классификацию, результаты поиска и другие виды анализа.

Sonix объединяет автоматическая транскрипция с функциями редактирования и анализа, разработанными для того, чтобы помочь командам просматривать стенограммы и работать с ними. Функция автоматической транскрипции в настоящее время поддерживает распознавание говорящих, временные метки, настраиваемые словари для специализированной лексики, а также транскрипцию на более чем 54 языках.

Подход Sonix к рабочим процессам, связанным с обработкой устной речи:

Почему это важно для ваших рабочих процессов в LLM:

Независимо от того, анализируете ли вы стенограммы с помощью внешних языковых моделей или используете встроенные функции анализа Sonix, качество стенограммы влияет на объем информации, доступной для последующей обработки.

Также важно не делать выводов об архитектуре платформы, исходя только из перечня её функций. Анализ тональности, составление резюме и выделение тем демонстрируют возможности ИИ на последующих этапах обработки, но не дают представления о том, использует ли сам механизм транскрипции архитектуру BERT, RoBERTa или какую-либо другую.

Для команд, серьезно настроенных на извлечение полезной информации из устной речи, платформа транскрипции — это не просто инструмент. Она предоставляет текст, от которого зависит дальнейший анализ. Sonix объединяет этот рабочий процесс транскрипции со встроенными инструментами анализа для команд, которые хотят на одной платформе превратить записи в контент, доступный для поиска и анализа.

Часто задаваемые вопросы

Могут ли BERT или RoBERTa напрямую транскрибировать аудиофайлы?

Ни BERT, ни RoBERTa напрямую не занимаются транскрипцией аудио; обе эти модели представляют собой ориентированные на текст модели языкового представления. Преобразование аудиосигналов в текст осуществляется системами автоматического распознавания речи. Затем в рамках рабочего процесса транскрипции могут применяться отдельные языковые модели или системы обработки естественного языка (NLP) для таких задач, как классификация, анализ тональности, составление резюме, извлечение сущностей или другая постобработка, однако конкретная архитектура зависит от поставщика.

Почему компании, занимающиеся транскрипцией, не раскрывают, какие модели они используют?

Платформы транскрипции не всегда публикуют детали (details) каждой модели или компонента в своём технологическом стеке, поэтому по списку функций, как правило, невозможно определить, использует ли сервис BERT, RoBERTa или какую-либо другую архитектуру. Анализ тональности, автоматическое составление резюме и аналитика на основе нескольких транскрипций демонстрируют функциональные возможности ИИ на последующих этапах обработки, но не являются надёжным доказательством архитектуры, используемой для распознавания речи. При сравнении платформ сосредоточьтесь на продемонстрированной производительности транскрипции и задокументированных функциях, а не пытайтесь сделать выводы о нераскрытой модели.

Насколько выбор модели на самом деле влияет на точность транскрипции?

В упомянутом исследовании ответ на этот вопрос не дается. В ходе исследования было установлено, что RoBERTa достигла точности 90,451 TP5T по сравнению с 87,601 TP5T у BERT при решении задачи классификации тональности, включавшей 10 000 твитов, связанных с психическим здоровьем, однако точность классификации — это не тот же показатель, что и точность транскрипции или коэффициент ошибок по словам. Поэтому результаты этого исследования нельзя использовать для расчёта того, сколько ошибок транскрипции RoBERTa позволила бы избежать при работе с аудиозаписью.

Какие функции указывают на то, что платформа для транскрипции использует передовые технологии обработки естественного языка (NLP)?

Встроенный Анализ искусственного интеллекта Такие функции, как анализ тональности, тематический анализ, выявление тем, извлечение сущностей, автоматическое составление резюме и анализ нескольких файлов, свидетельствуют о том, что платформа обладает расширенными возможностями анализа текста. Они не всегда позволяют определить, какая именно модель лежит в основе системы распознавания речи, поскольку транскрипция и последующая обработка с помощью технологий NLP могут осуществляться с помощью отдельных моделей. В настоящее время Sonix описывает все эти аналитические возможности на своей официальной странице «Анализ с помощью ИИ».

Как проверить, насколько хорошо сервис транскрипции справляется с устной речью?

Загрузите контент, отражающий ваш реальный рабочий процесс, включая записи с участием нескольких говорящих, специализированной терминологией, акцентами или неидеальными условиями записи, если такие ситуации характерны для вашего сценария использования. Оцените точность распознавания слов, идентификацию говорящих, терминологию, временные метки и объем необходимой ручной корректировки. Тестирование с использованием ваших собственных записей дает гораздо более убедительные данные о качестве транскрипции, чем попытки судить о производительности по названию лежащей в основе языковой модели.

Получите точную транскрипцию за считанные минуты

Начните транскрибировать умнее. Попробуйте Sonix бесплатно или изучите наши цены, чтобы подобрать подходящий тарифный план.

Попробуйте Sonix бесплатно Посмотреть цены

Продолжить чтение