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Friends-MMC|多模态对话数据集|对话理解数据集
收藏arXiv2024-12-23 更新2024-12-25 收录
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https://github.com/yellow-binary-tree/Friends-MMC
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Friends-MMC是一个多模态多方对话数据集，由北京大学王选计算机研究所创建，基于著名电视剧《老友记》构建。该数据集包含超过24,000条独特的话语，每条话语都与视频上下文配对，并标注了说话者、面部名称和边界框。数据集的创建过程包括视频预处理、面部检测与标注、对话会话选择等步骤。Friends-MMC旨在促进多模态多方对话理解的研究，特别是在对话发言人识别和对话响应预测任务中，解决现实场景中的复杂对话理解问题。
提供机构：
北京大学王选计算机研究所
创建时间：
2024-12-23
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Friends-MMC数据集通过从著名电视剧《老友记》的220集剧集中提取对话内容构建而成。该数据集不仅包含了每段对话的文本信息，还结合了视频片段作为视觉上下文，并自动标注了每帧中出现的人物面部及其角色名称。为了确保数据质量，训练集中的面部标注通过自动化的方式完成，而测试集则采用人工标注以保证准确性。此外，数据集还提供了对话的音频信息，进一步丰富了多模态的特征。
使用方法
Friends-MMC数据集可用于研究两个核心任务：对话发言人识别和对话响应预测。在对话发言人识别任务中，模型需要根据文本和视觉上下文推断每段对话的发言人。而在对话响应预测任务中，模型则需要根据上下文生成合理的对话响应。通过结合多模态信息，模型可以更好地理解对话的动态变化和参与者的角色，从而提升对话系统的自然性和准确性。
背景与挑战
背景概述
多模态多方对话（Multi-modal Multi-party Conversation, MMC）是一个近年来逐渐受到关注的研究领域，因其能够更好地模拟现实世界中的对话场景，具有广泛的应用潜力。Friends-MMC数据集由北京大学王选计算机研究所、华为诺亚方舟实验室和北京通用人工智能研究院的研究团队共同创建，旨在推动MMC领域的研究。该数据集基于著名电视剧《老友记》，包含了超过24,000条独特的对话片段，每条对话都与视频上下文配对，并标注了说话者、面部信息及其在视频中的位置。通过构建这一数据集，研究团队希望解决传统多模态对话系统中存在的不足，特别是对话参与者并非处于视觉上下文中，且对话通常局限于两方之间的问题。Friends-MMC数据集的发布为MMC领域的研究提供了宝贵的资源，特别是在对话说话者识别和对话响应预测等任务上。
当前挑战
Friends-MMC数据集的构建和应用面临多重挑战。首先，多模态多方对话的理解需要模型具备强大的角色中心理解能力，尤其是在视觉和文本上下文中存在多个对话参与者的情况下。其次，数据集的构建过程中，自动标注面部信息和说话者的准确性是一个难点，尤其是在视频帧中检测和分类面部时，可能会出现误检或漏检的情况。此外，对话说话者识别任务的复杂性在于，说话者可能并不出现在当前的视频帧中，模型需要综合考虑前后文的时间关系和上下文信息。最后，对话响应预测任务中，如何有效利用说话者信息来生成更符合上下文的响应，也是一个亟待解决的挑战。这些挑战不仅涉及技术层面的多模态信息融合，还要求模型具备对复杂对话场景的深入理解能力。
常用场景
经典使用场景
Friends-MMC数据集的经典使用场景主要集中在多模态多方对话理解任务中，特别是对话发言人识别和对话响应预测。该数据集通过结合视频和文本信息，提供了丰富的上下文，使得模型能够更好地理解多方对话中的发言人身份及其对话内容。例如，在对话发言人识别任务中，模型需要根据视频中的面部信息和对话文本内容，准确识别出每个发言人的身份。
解决学术问题
Friends-MMC数据集解决了传统多模态对话研究中存在的两个主要问题：一是对话通常局限于单一用户与系统之间的问答形式，缺乏多方对话的真实场景；二是发言人在对话中通常是旁观者，而非真正处于视觉和音频上下文中。该数据集通过引入多方对话和丰富的视觉上下文，推动了多模态多方对话理解的研究，特别是在发言人识别和响应预测任务中，为学术界提供了新的研究方向。
实际应用
Friends-MMC数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在需要多方对话理解的场景中，如视频会议、在线教育、虚拟助手等。在这些应用中，准确识别发言人和预测对话响应是提升用户体验和系统智能化的关键。例如，在视频会议系统中，该数据集可以帮助系统自动识别发言者并生成会议纪要，从而提高会议效率。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来，多模态多方对话（Multi-modal Multi-party Conversation, MMC）研究逐渐成为人工智能领域的热点。Friends-MMC数据集的提出，为这一领域的研究提供了新的视角和挑战。该数据集不仅包含了丰富的文本信息，还结合了视频中的视觉和音频内容，特别是对对话中每个发言者的身份进行了详细标注。这一特性使得研究者能够更深入地探索多方对话中的角色识别和响应预测问题。当前的研究方向主要集中在对话发言者识别和对话响应预测两个任务上，尤其是如何有效利用多模态信息来提升模型的理解能力。此外，研究者还关注如何在实际应用中更好地利用发言者信息，以提高对话系统的自然性和准确性。
相关研究论文
- 1Friends-MMC: A Dataset for Multi-modal Multi-party Conversation Understanding北京大学王选计算机研究所 · 2024年
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