S-EQA|家庭机器人数据集|情境问答数据集

S-EQA（Situational Embodied Question Answering）是由马里兰大学和亚马逊AGI联合创建的具身问答数据集，旨在解决家庭环境中复杂的情境式查询问题。该数据集包含2000个情境式查询，涉及家庭环境中多个对象的状态和关系，通过大规模用户研究验证，确保数据与人类共识一致。数据集基于VirtualHome模拟器生成，包含超过390个家庭对象及其状态信息，总Token数约数万。其创建过程采用Prompt-Generate-Evaluate（PGE）方案，结合大型语言模型（LLM）生成情境式查询，并通过语义相似性反馈循环确保查询的独特性和多样性。S-EQA数据集专注于提升家庭机器人的情境感知能力，解决传统具身问答中简单查询的局限性，为家庭环境中的智能体提供了更具挑战性的问答场景。该数据集可用于研究家庭机器人的情境理解、多目标交互以及视觉问答等任务，推动具身智能在家庭场景中的应用。

AI搜集汇总

背景与挑战

背景概述

S-EQA是一个包含2000个主观查询和相关对象共识的数据集，旨在解决家庭环境中的主观问答问题，通过大型语言模型生成并经过用户调查验证，为体现代理在现实家庭环境中的使用设定了新基准。