MMSum

MMSum数据集是一个为视频的多模态摘要和缩略图生成精心策划的数据集，包含经过人工验证的视频和文本内容摘要，提供高质量的人工指导和标签用于多模态学习。数据集涵盖17个主要类别和170个子类别，以包含各种真实世界场景，并设有基准测试来评估视频摘要、文本摘要和多模态摘要等任务。

The MMSum dataset is a meticulously curated resource for multimodal video summarization and thumbnail generation. It includes manually verified video and textual content summaries, offering high-quality human annotations and labels to support multimodal learning research. The dataset spans 17 major categories and 170 subcategories to cover a wide range of real-world scenarios, and provides benchmark tests for evaluating tasks including video summarization, text summarization, and multimodal summarization.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在多媒体内容分析领域，MMSum数据集的构建体现了对高质量多模态数据的系统性追求。该数据集从YouTube平台精心采集了5100个未经修剪的视频，涵盖17个主要类别和170个子类别，确保了内容的广泛代表性。每个视频均配备了原始创作者提供的视频摘要和文本摘要，并辅以详细的元数据，包括标题、作者、URL和时序边界。为确保数据质量，研究团队进行了严格的人工验证，由五位专家耗时30天对视频内容、分割边界、视觉关键帧和文本摘要进行逐一审核，最终从预筛选的6800个视频中保留了5100个高质量样本。

特点

MMSum数据集在多媒体摘要研究领域展现出鲜明的特色。其核心优势在于提供了人类验证的多模态摘要，包括视频关键帧和文本摘要，为跨模态学习提供了高质量的监督信号。数据集的结构化分类体系极为精细，覆盖从动物、教育到交通、爱好等17个主要类别，每个类别下又细分10个子类别，这种层次化设计极大地增强了数据集的代表性和实用性。此外，数据规模显著超越现有同类数据集，视频平均时长约14.5分钟，总时长超过1200小时，且每个视频平均包含7.8个关键帧和21.69个词的文本摘要，为复杂模型训练提供了充足的数据支持。

使用方法

该数据集支持多种多媒体分析任务的研究与应用。在视频摘要任务中，研究者可利用提供的视觉关键帧作为基准，评估模型提取代表性帧的能力；文本摘要任务则可通过对比生成的文本摘要与原始创作者提供的摘要，使用BLEU、ROUGE等指标进行量化评估。对于多模态摘要输出任务，数据集允许同时优化视觉和文本摘要生成，促进跨模态信息融合方法的发展。数据集的标准化分割方案将每个子类别中索引21-29的视频作为测试集，其余作为训练集，确保了评估的公平性。此外，数据集还可延伸应用于缩略图自动生成等创新任务，为实际应用场景提供研究基础。

背景与挑战

背景概述

随着多模态学习的蓬勃发展，多模态输出多模态摘要（MSMO）已成为一个极具前景的研究方向。然而，现有公开的MSMO数据集普遍存在维护不足、数据不可访问、规模有限以及缺乏合理分类等问题，严重制约了该领域的深入探索。为应对这些挑战，卡内基梅隆大学、微软Azure AI等机构的研究团队于2023年共同创建了MMSum数据集。该数据集精心收集了5,100个涵盖17个主类别和170个子类别的YouTube视频，每个视频均配备了由原作者提供的人类验证视频摘要与文本摘要，确保了数据的真实性与高质量。MMSum不仅为视频摘要、文本摘要及多模态摘要任务提供了大规模、多样化的基准资源，还通过开源数据收集工具促进了研究的透明性与协作性，显著推动了多模态摘要领域向更实用、更全面的方向发展。

当前挑战

在MSMO任务领域，核心挑战在于设计能够有效融合跨模态信息的算法，以从视频和文本中提取并生成协调一致的视觉与文本摘要。现有方法往往难以捕捉模态间的复杂关联，导致摘要的连贯性与代表性不足。在数据集构建过程中，研究者面临多重困难：首先，确保视频与对应文本摘要之间存在可靠的跨模态相关性极具挑战，需要大量人工验证以保障数据质量；其次，收集大规模、涵盖广泛现实场景的视频数据耗时耗力，且需进行精细的时间分段与标注；此外，现有数据集中普遍存在的类别缺失、规模限制以及维护不善等问题，也增加了构建全面、可靠数据集的复杂度。这些挑战共同凸显了MMSum数据集在推动多模态摘要研究方面的重要价值。

常用场景

经典使用场景

在多媒体信息处理领域，MMSum数据集为多模态摘要生成任务提供了关键支持。该数据集通过整合视频与文本信息，构建了涵盖17个主要类别和170个子类别的丰富样本，为研究者提供了跨模态关联分析的坚实基础。其经典应用场景在于训练和评估多模态摘要生成模型，这些模型能够同时提取视频关键帧并生成文本摘要，从而实现对视频内容的高效浓缩与表达。

解决学术问题

MMSum数据集有效解决了多模态学习中的若干核心学术问题。它弥补了现有数据集在跨模态关联性、数据规模与分类体系方面的不足，为多模态摘要生成提供了高质量的人类标注基准。该数据集促进了模型在异构信息融合、语义对齐及摘要质量评估等方面的研究，推动了多模态人工智能领域向更精细、更实用的方向发展。

衍生相关工作

围绕MMSum数据集，学术界衍生了一系列经典研究工作。例如，基于其构建的多模态层次化摘要框架（MHMS）探索了视频与文本的协同表示学习；语义一致的跨域摘要方法利用该数据集进行最优传输对齐研究；此外，诸多研究借鉴其标注体系，推动了多模态注意力机制、跨模态检索及生成式摘要模型的技术演进，形成了多模态摘要生成领域的重要分支。