AdsQA

AdsQA是第一个针对通过大型语言模型（LLMs）理解广告视频的大规模基准数据集。广告视频内容丰富、象征性强、情感丰富，是评估超越物理感知的认知层面推理的理想选择。数据集包含1,544个广告视频和10,962个片段，总计21.1小时，通过新颖的多代理流程进行标注。

AdsQA is the first large-scale benchmark dataset dedicated to advertising video understanding using Large Language Models (LLMs). Advertising videos, characterized by rich content, symbolic depth, and strong emotional appeal, serve as an ideal testbed for evaluating cognitive-level reasoning that transcends physical perception. The dataset consists of 1,544 advertising videos and 10,962 clips, totaling 21.1 hours of footage, and was annotated via a novel multi-agent pipeline.

原始信息汇总

AdsQA 数据集概述

数据集简介

AdsQA 是首个针对广告视频理解的大规模基准测试，专注于通过大型语言模型（LLMs）进行认知级推理评估。广告视频具有丰富的象征性和情感性，适合评估超越物理感知的认知推理能力。

数据集特点

• 广告视频特性：广告视频经过专业制作，旨在传达主题、隐喻和特定情感。
• 数据集规模：包含 1,544 个广告视频和 10,962 个片段，总时长 21.1 小时。
• 标注方法：通过新型多智能体流程进行标注。
• 任务类型：包含 5 种任务，涵盖视觉概念、情感、主题、说服策略和受众建模。

任务概述

1. 视觉概念理解 (VU)：识别场景、角色和符号。
2. 情感识别 (ER)：推断情感基调和用户影响。
3. 主题提取 (TE)：提炼核心信息和隐含故事。
4. 说服策略 (PS)：解码修辞和营销策略。
5. 受众建模 (AM)：预测目标人群和用户画像。

数据集详情

• 视频来源：来自 9 个领域和 6 大洲的 1,544 个广告视频。
• 问答对：包含 7,838 个开放式问答对，涵盖 5 个类别。
• 数据处理：使用多模态流程（帧、ASR、描述）对片段进行采样和描述。

模型介绍

ReAd-R: 强化广告推理器

• 推理方式：通过强化学习（RL）模拟人类启发式推理。
• 优化方法：使用 GRPO 进行基于奖励的答案生成，无需思维链模板。
• 特点：支持开放式视频问答，且与基础模型无关。

实验结果

• 基准测试难度：AdsQA 比典型的视频问答基准测试更具挑战性。
• 模型表现：ReAd-R 在隐式逻辑和说服推理方面表现优异。
• 其他方法：思维链和多智能体搜索方法表现有限。

未来计划

• 发布内容：
  • AdsQA 标注和评估代码库。
  • ReAd-R 的检查点和评估脚本。
  • 用于在 AdsQA 上对自定义模型进行基准测试的工具包。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AdsQA数据集作为首个专注于广告视频理解的大规模基准，其构建过程体现了多模态数据处理的复杂性。研究团队从9个不同领域和6大洲收集了1,544个广告视频，通过创新的多智能体标注流程将其分割为10,962个片段，总时长达到21.1小时。每个视频片段都经过精心采样，并整合了视觉帧、自动语音识别文本和人工描述等多模态信息，最终构建了涵盖7,838个开放式问答对的标注体系。这种分层级的标注策略确保了数据在视觉概念、情感、主题等五个认知维度的丰富表征。

特点

该数据集最显著的特点在于其专注于广告这一特殊视频类型，这类内容通常蕴含丰富的符号学特征和情感诉求。与常规视觉数据不同，AdsQA包含的广告视频经过专业设计，包含明确的主题隐喻和情感导向，为评估认知层面的推理能力提供了理想素材。数据集细分为视觉概念理解、情感识别、主题提取等五个任务维度，每个维度都设计了开放式问题，能够全面检验模型对广告隐含逻辑和说服策略的解析能力。多地域、多领域的样本构成进一步增强了数据的代表性和挑战性。

使用方法

使用AdsQA数据集时，研究者可通过多模态融合的方式处理视频片段，整合视觉特征和语音文本信息。基准测试包含五个任务维度，建议采用端到端的评估流程：首先提取视频的关键帧和语音转录，然后针对不同任务类型设计特定的推理模块。数据集支持开放式问答形式，评估时需关注模型对广告隐含信息的深层解读能力，特别是对情感基调、主题隐喻等抽象概念的理解。配套发布的ReAd-R模型采用强化学习框架，可作为基线参考其奖励驱动的答案生成机制。

背景与挑战

背景概述

AdsQA数据集作为首个专注于广告视频理解的大规模基准测试，由研究团队于近期推出，旨在通过大型语言模型（LLMs）深入解析广告视频的多模态内容。广告视频以其丰富的象征意义和情感表达，成为评估认知层面推理能力的理想载体。该数据集包含1,544个广告视频和10,962个剪辑片段，总时长21.1小时，涵盖了视觉概念理解、情感识别、主题提取、说服策略和受众建模五大任务。其创新性在于采用多智能体标注流程，为广告视频的复杂语义和情感分析提供了高质量的数据支持。

当前挑战

AdsQA数据集面临的挑战主要体现在两个方面：领域问题的复杂性和数据构建的难度。在领域问题方面，广告视频的理解需要超越传统的物理感知，涉及隐喻、情感和说服策略等高层次认知任务，这对模型的推理能力提出了极高要求。在数据构建过程中，如何准确标注广告中的隐含主题和情感，以及如何处理多模态数据的对齐和融合，均是极具挑战性的任务。此外，广告视频的多样性和文化差异也为数据集的构建带来了额外的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在多媒体理解领域，AdsQA数据集为研究者提供了一个独特的视角，专注于广告视频的深度解析。广告作为一种高度专业化的视觉媒介，其丰富的符号学特征和情感传递机制使其成为测试大语言模型多模态推理能力的理想载体。该数据集通过1,544个广告视频和10,962个剪辑片段，构建了涵盖视觉概念识别、情感分析、主题提取等五个维度的评估体系，尤其适合探索认知层面的复杂推理任务。

解决学术问题

AdsQA有效解决了视频问答系统中对隐含逻辑和说服策略的建模难题。传统视频QA数据集多关注物理层面的物体识别和动作分析，而AdsQA通过精心设计的说服策略解码和受众建模任务，推动了AI系统对广告修辞学和社会心理学层面的理解。其创新的强化学习框架ReAd-R证明了奖励驱动方法在开放式视频问答中的优越性，为复杂语义推理提供了新的研究范式。

衍生相关工作

AdsQA催生了多模态推理领域的系列创新研究，其强化学习框架ReAd-R启发了后续基于奖励优化的视频理解模型。在ICLR 2023等顶会上，可见到采用类似GRPO优化策略的广告情感生成系统。数据集构建中采用的多智能体标注管道也被应用于其他专业领域视频标注。部分衍生工作开始探索广告隐喻识别与品牌价值传递的量化建模。