5CD-AI/Vietnamese-lmms-lab-LLaVA-Video-178K-gg-translated

该数据集是一个翻译后的数据集，包含178,509个caption条目、960,791个开放式问答条目和196,198个多项选择问答条目。数据集的视频来源自lmms-lab/LLaVA-Video-178K仓库。数据集的任务类别包括视觉问答和视频文本到文本转换，语言为英语和越南语，标签为视频和文本，大小类别为1M到10M之间。

This translated dataset includes LLaVA-Video-178K, containing 178,509 caption entries, 960,791 open-ended QA (question and answer) items, and 196,198 multiple-choice QA items. The original video source of the dataset is in the lmms-lab/LLaVA-Video-178K repository. The dataset includes multiple configurations, each corresponding to different video and academic resources, containing caption, open-ended questions, and multiple-choice questions. The dataset languages include English and Vietnamese, with tags related to video and text, and the size is between 1M and 10M.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频理解与多模态对话系统快速发展的背景下，高质量、多语言的数据集成为推动模型泛化能力的关键。该数据集基于lmms-lab发布的LLaVA-Video-178K原始英文语料，通过机器翻译技术将其完整转化为越南语版本，构建过程严格保留了原始视频片段对应的字幕描述、开放式问答及多项选择问答三类标注结构。数据按照视频时长与来源双重维度进行精细化组织，涵盖0至30秒、30至60秒、1至2分钟及2至3分钟的学术视频与YouTube视频两大赛道，形成八个独立配置子集，每个子集均包含独立的字幕、开放式问答与多项选择问答文件，确保数据在翻译后仍维持原有的任务层次与评估体系。

使用方法

使用该数据集时，用户可通过HuggingFace Datasets库按配置名称加载指定子集，例如选择'0_30_s_academic_v0_1'获取学术短视频片段数据。每个配置下包含三个独立拆分：caption用于字幕生成任务，open_ended用于开放式视觉问答，multi_choice用于多项选择评估。数据以JSON格式存储，支持直接与HuggingFace的transformers框架对接，便于微调越南语多模态大语言模型。建议研究者根据目标视频时长范围选择对应配置，或合并多个配置构建混合训练集，以全面测试模型在不同视频体裁与时长下的表现能力。

背景与挑战

背景概述

随着多模态大语言模型在视频理解领域的飞速发展，高质量、多语言的视频问答数据集成为推动模型泛化能力的关键资源。在此背景下，5CD-AI团队于近期推出了Vietnamese-lmms-lab-LLaVA-Video-178K-gg-translated数据集，该数据集基于lmms-lab原始LLaVA-Video-178K进行越南语翻译与重构，旨在弥合视频理解研究中英语主导与低资源语言之间的鸿沟。该数据集包含超过17.8万条描述性标注、96万条开放式问答及19.6万条多选题，覆盖学术讲座与YouTube视频两大来源，并依据视频时长（0–30秒至2–3分钟）精细划分配置，为越南语视频问答、视频描述生成及多模态推理等核心研究问题提供了海量、结构化的训练与评估基准，对推动越南语自然语言处理与计算机视觉交叉领域的发展具有显著影响力。

当前挑战

该数据集所面临的挑战主要体现在两个层面。在领域问题层面，视频问答任务需同时处理时空动态信息与复杂语义推理，模型需从连续帧中提取关键事件、理解因果逻辑并生成准确回答，这对跨模态对齐与长时序建模能力提出极高要求。在构建过程中，原始英语数据的越南语翻译需确保术语一致性、文化适应性及语法准确性，避免因直译导致的语义偏差；同时，从学术与YouTube视频中提取的问答对存在领域多样性与噪声干扰，需通过多轮人工校验与自动过滤来平衡数据质量与规模，这给数据清洗与标注一致性维护带来了显著工程挑战。

常用场景

经典使用场景

在视觉与语言交叉领域，视频理解任务长期面临高质量多模态数据匮乏的瓶颈。5CD-AI/Vietnamese-lmms-lab-LLaVA-Video-178K-gg-translated数据集通过将原始LLaVA-Video-178K中的英文标注精准翻译为越南语，构建了一个大规模双语视频问答语料库。该数据集涵盖从短片段到长视频的多时间尺度内容，包含字幕描述、开放式问答与多项选择三类任务格式，为多语言视频大语言模型的训练与评估提供了坚实基础。研究者可借助其丰富的标注结构，开展跨语言视频理解、时序推理与多模态对齐等经典实验，从而推动视觉语言模型在非英语环境下的泛化能力研究。

解决学术问题

该数据集的核心学术贡献在于解决了多语言视频问答任务中高质量训练数据稀缺的困境。现有视频理解研究多集中于英语语料，导致模型在越南语等低资源语言场景下性能显著退化。通过系统性地翻译并重构LLaVA-Video-178K，该数据集为跨语言视频推理、多模态语义对齐及视频级指令微调提供了标准化的实验基准。它使学者能够系统探究语言迁移对视频问答的影响机制，并验证多模态模型在不同语言文化背景下的鲁棒性，从而为构建真正通用的视觉语言智能体奠定了数据基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集直接赋能了越南语视频内容分析、智能教育辅导与多语言媒体检索等场景。例如，面向越南语用户的视频搜索引擎可利用基于该数据集训练的模型，实现精准的语义级内容理解与检索；在线教育平台可借助其视频问答能力，为学生提供实时学习辅助与知识测验。此外，在东南亚地区电商直播、短视频审核等业务中，该数据集训练出的模型能有效处理越南语口语与书面语混合的视频内容，提升自动化内容理解与合规性检查的效率与准确度。

数据集最近研究

最新研究方向

在跨语言多模态学习的浪潮中，越南语视频理解数据集5CD-AI/Vietnamese-lmms-lab-LLaVA-Video-178K-gg-translated的诞生，标志着低资源语言在视觉与语言融合领域迈出了关键一步。该数据集通过将大规模英文视频问答语料LLaVA-Video-178K翻译为越南语，构建了涵盖字幕、开放式问答及多项选择任务的多元化评测体系。其研究前沿聚焦于推动多模态大模型在越南语环境下的零样本与少样本学习能力，尤其关注视频长时程理解与跨模态对齐的挑战。当前，这一方向与东南亚AI生态的快速发展紧密相连，为本地化智能助手、教育视频分析及内容审核等应用提供了数据基石。该工作不仅填补了越南语视频理解基准的空白，更通过开源共享促进了多语言多模态研究的公平性与可复现性，对探索语言多样性与视觉推理的交互机制具有深远意义。