lmms-lab/VideoChatGPT

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license: mit
dataset_info:
- config_name: Consistency
features:
- name: video_name
dtype: string
- name: question_1
dtype: string
- name: question_2
dtype: string
- name: answer
dtype: string
splits:
- name: test
num_bytes: 222330
num_examples: 998
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- config_name: Generic
features:
- name: video_name
dtype: string
- name: question
dtype: string
- name: answer
dtype: string
splits:
- name: test
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- config_name: Temporal
features:
- name: video_name
dtype: string
- name: question
dtype: string
- name: answer
dtype: string
splits:
- name: test
num_bytes: 215040
num_examples: 499
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configs:
- config_name: Consistency
data_files:
- split: test
path: Consistency/test-*
- config_name: Generic
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- split: test
path: Generic/test-*
- config_name: Temporal
data_files:
- split: test
path: Temporal/test-*
---

许可证：MIT许可证
数据集信息：
- 配置名称：一致性（Consistency）
特征：
- 视频名称（video_name）：字符串数据类型
- 问题1（question_1）：字符串数据类型
- 问题2（question_2）：字符串数据类型
- 答案（answer）：字符串数据类型
数据拆分：
- 名称：测试集（test），字节数：222330，示例数量：998
下载大小：73987，数据集总大小：222330
- 配置名称：通用（Generic）
特征：
- 视频名称（video_name）：字符串数据类型
- 问题（question）：字符串数据类型
- 答案（answer）：字符串数据类型
数据拆分：
- 名称：测试集（test），字节数：747724，示例数量：1996
下载大小：358043，数据集总大小：747724
- 配置名称：时序（Temporal）
特征：
- 视频名称（video_name）：字符串数据类型
- 问题（question）：字符串数据类型
- 答案（answer）：字符串数据类型
数据拆分：
- 名称：测试集（test），字节数：215040，示例数量：499
下载大小：114482，数据集总大小：215040
配置项：
- 配置名称：一致性（Consistency），数据文件：划分集为测试集，路径为Consistency/test-*
- 配置名称：通用（Generic），数据文件：划分集为测试集，路径为Generic/test-*
- 配置名称：时序（Temporal），数据文件：划分集为测试集，路径为Temporal/test-*

原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

Consistency

• 特征:
  • video_name: 字符串类型
  • question_1: 字符串类型
  • question_2: 字符串类型
  • answer: 字符串类型
• 分割:
  • test: 222330 字节, 998 个样本
• 下载大小: 73987 字节
• 数据集大小: 222330 字节

Generic

• 特征:
  • video_name: 字符串类型
  • question: 字符串类型
  • answer: 字符串类型
• 分割:
  • test: 747724 字节, 1996 个样本
• 下载大小: 358043 字节
• 数据集大小: 747724 字节

Temporal

• 特征:
  • video_name: 字符串类型
  • question: 字符串类型
  • answer: 字符串类型
• 分割:
  • test: 215040 字节, 499 个样本
• 下载大小: 114482 字节
• 数据集大小: 215040 字节

数据文件路径

• Consistency:
  • test: Consistency/test-*
• Generic:
  • test: Generic/test-*
• Temporal:
  • test: Temporal/test-*

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于视频问答和对话生成的多模态数据集，包含约3,493条视频文本对，涵盖一致性、通用和时序三个子集。其特点在于提供视频内容的问题和详细答案，旨在支持视频语言模型的训练和评估，如LLaVA-NeXT-Video系列模型，适用于多模态人工智能研究。