ai-enthusiasm-community/UIT-ViIC

--- dataset_info: features: - name: image_uid dtype: string - name: caption_uid list: string - name: image dtype: image - name: caption_vi list: string splits: - name: train num_bytes: 469806716 num_examples: 2695 - name: validation num_bytes: 161523786 num_examples: 924 download_size: 625747200 dataset_size: 631330502 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* - split: validation path: data/validation-* language: - vi size_categories: - 1K<n<10K task_categories: - image-to-text - text-to-image tags: - uit-viic - image-captioning - vietnamese - vi - vie --- ## Team and Homepage - **Official Website**: [https://aienthusiasm.vn](https://aienthusiasm.vn) - **Hugging Face Organization**: [https://huggingface.co/ai-enthusiasm-community](https://huggingface.co/ai-enthusiasm-community) ## Contact If you encounter any issues with the dataset or have any inquiries, please feel free to reach out to us via email at: [[e-mail]](mailto:[e-mail]) ## Dataset Structure The dataset is provided in a flattened tabular format, optimized for the Hugging Face Dataset Viewer and high-speed Parquet processing. ### Data Fields - `image_uid`: The identification string. - `caption_uid`: List of unique identifiers for each caption, following the format `{image_uid}_{comment_number}`. - `image`: A Image object containing the visual data. - `caption_<lang>`: The description in different languages. ## Usage The dataset can be accessed directly using the Hugging Face `datasets` library: ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("ai-enthusiasm-community/UIT-ViIC") # Accessing the first sample print(dataset['train'][0]) ``` ## Citation ``` @inproceedings{lam2020uit, title={UIT-ViIC: A Dataset for the First Evaluation on Vietnamese Image Captioning}, author={Lam, Quan Hoang and Le, Quang Duy and Nguyen, Kiet Van and Nguyen, Ngan Luu-Thuy}, booktitle={Computational Collective Intelligence}, pages={730--742}, year={2020}, publisher={Springer} } ```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在图像描述生成领域，越南语资源的稀缺性促使研究团队构建了UIT-ViIC数据集。该数据集通过系统性地收集网络图像，并邀请母语为越南语的标注者为其撰写多语言描述，确保了数据的自然性与多样性。构建过程中，每张图像均分配唯一标识符，并与多条描述文本关联，形成了结构化的图像-文本对，为后续的模型训练与评估奠定了坚实基础。

特点

UIT-ViIC数据集以其专注于越南语图像描述的独特性而著称，涵盖了丰富的视觉场景与对应的自然语言表达。数据集包含数千张图像，每张图像配有多条越南语描述，体现了语言表达的多样性与文化语境。其扁平化的表格格式优化了数据处理效率，支持高效的并行读取与分析，为跨模态研究提供了高质量、标准化的资源。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库直接加载UIT-ViIC数据集，便捷地访问训练集与验证集。使用load_dataset函数即可获取结构化的图像与描述数据，支持图像到文本或文本到图像的任务流程。数据集的标准化格式便于集成到现有机器学习管道中，适用于模型训练、评估及跨语言对比分析等应用场景。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理与计算机视觉交叉领域，图像描述生成任务旨在使机器能够自动生成描述图像内容的自然语言文本。随着深度学习技术的快速发展，针对英语等主流语言的数据集已较为丰富，但针对低资源语言如越南语的研究资源相对匮乏。UIT-ViIC数据集由越南胡志明市信息科技大学的研究团队于2020年创建，旨在填补越南语图像描述数据资源的空白，为越南语图像描述任务的首次系统评估提供基准。该数据集通过结合视觉与文本信息，推动了跨语言多模态理解研究，对促进东南亚语言人工智能应用具有重要影响力。

当前挑战

UIT-ViIC数据集面临的挑战主要体现在两个方面：在领域问题层面，越南语作为低资源语言，其语法结构复杂且缺乏大规模标注数据，使得图像描述生成模型在语义准确性和语言流畅性方面面临显著困难；同时，跨模态对齐要求模型精准捕捉图像视觉特征与越南语文本描述之间的细粒度关联，这对多模态表示学习提出了更高要求。在构建过程中，数据收集与标注环节存在挑战，包括需要确保图像内容的文化相关性与多样性，以及人工标注过程中保持描述的一致性与高质量，这些因素增加了数据集构建的复杂性与成本。

常用场景

解决学术问题

UIT-ViIC数据集有效解决了越南语图像描述研究中数据稀缺的核心挑战，为学术界提供了首个标准化的基准测试平台。它促进了跨语言视觉语言理解模型的发展，帮助研究者深入分析低资源语言在计算机视觉与自然语言处理交叉领域的独特语言学特征，从而推动了多模态人工智能技术的理论创新与应用拓展。

衍生相关工作

基于UIT-ViIC数据集，学术界衍生了一系列经典研究工作，包括改进的注意力机制模型、跨语言迁移学习框架以及多任务学习方法的探索。这些研究不仅优化了越南语图像描述的生成质量，还为其他低资源语言的类似任务提供了可借鉴的技术范式，进一步丰富了全球多模态人工智能研究的多样性。