NewsVideoDataset|新闻视频数据集|教育研究数据集

该数据集包含2,883个新闻视频，总时长151,474秒，包含13,431个标签，3,302个句子，以及9,179个独特的词汇。数据集用于教育和研究目的，视频来源于YouTube上的AFP新闻机构。

This dataset comprises 2,883 news videos, totaling 151,474 seconds in duration, and includes 13,431 labels, 3,302 sentences, and 9,179 unique words. The dataset is intended for educational and research purposes, with videos sourced from the AFP news agency on YouTube.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: NewsVideoDataset

数据集统计信息

• 视频总数: 2,883
• 总时长: 151,474秒
• 标签数量: 13,431
• 句子数量: 3,302
• 唯一词汇数量: 9,179
• 平均每视频时长: 52.5秒
• 平均每视频标签数量: 4.7
• 平均每视频句子数量: 1.2
• 平均每视频唯一词汇数量: 3.2

数据集获取方法

• 视频下载: 使用youtube-dl程序，通过urls.txt文件批量下载视频及其元数据。
• 元数据处理: 使用python pack_data.py脚本清理和打包元数据。

引用信息

• 引用格式:

@inproceedings{whitehead2018KaVD, Author = {Whitehead, Spencer and Ji, Heng and Bansal, Mohit and Chang, Shih-Fu and Voss, Clare R.}, title={Incorporating Background Knowledge into Video Description Generation}, booktitle={Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)}, year={2018}, month={November}, publisher={Association for Computational Linguistics}, location={Brussels, Belgium} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

NewsVideoDataset的构建基于YouTube平台上的新闻视频资源，通过youtube_dl工具从指定的URL列表中下载视频及其元数据。数据集涵盖了2,883个视频，总时长达到151,474秒，并附带了13,431个标签和3,302个句子描述。为了确保数据的完整性和可用性，研究者还提供了清理元数据的脚本，以去除与视频内容无关的信息。

特点

NewsVideoDataset以其丰富的多模态数据为显著特点，不仅包含视频内容，还提供了详细的标签和句子描述，支持视频理解与生成任务。数据集的平均视频时长为52.5秒，每个视频平均包含4.7个标签和1.2个句子描述，词汇量达到9,179个，为自然语言处理与计算机视觉的交叉研究提供了坚实的基础。

使用方法

使用NewsVideoDataset时，用户需首先安装youtube_dl工具，并通过提供的URL列表下载视频及其元数据。下载完成后，可运行清理脚本优化元数据文件。数据集适用于视频描述生成、多模态学习等任务，使用时需遵循YouTube的版权规定，并引用相关研究论文以尊重数据来源。

背景与挑战

背景概述

NewsVideoDataset是由Spencer Whitehead等人于2018年创建的一个新闻视频数据集，旨在支持视频描述生成领域的研究。该数据集由2,883个新闻视频组成，总时长超过151,474秒，涵盖了13,431个标签和3,302个句子，词汇量达到9,179个。该数据集的核心研究问题是如何将背景知识融入视频描述生成任务中，以提高生成描述的准确性和丰富性。通过结合自然语言处理与计算机视觉技术，该数据集为多模态学习提供了重要的实验平台，并在视频理解与生成领域产生了广泛影响。

当前挑战

NewsVideoDataset在解决视频描述生成问题时面临多重挑战。首先，视频描述生成需要同时处理视觉与文本信息，如何有效融合多模态数据以生成连贯且准确的描述是一个技术难点。其次，视频内容通常包含复杂的场景和动态变化，如何捕捉关键信息并生成简洁的描述也是一个挑战。在数据集构建过程中，研究人员需从YouTube平台获取视频并处理大量元数据，这一过程涉及视频下载、格式转换以及元数据清洗，技术复杂度较高。此外，由于视频版权问题，数据的使用和分发受到严格限制，这也为数据集的广泛应用带来了一定的障碍。

常用场景

经典使用场景

NewsVideoDataset 数据集在自然语言处理与计算机视觉交叉领域的研究中具有重要应用。该数据集包含了大量新闻视频及其对应的文本描述，常用于视频内容理解、视频描述生成等任务。研究者可以通过分析视频与文本的对应关系，探索如何将视觉信息与语言信息有效结合，从而提升视频内容理解的准确性。

实际应用

在实际应用中，NewsVideoDataset 被广泛用于新闻视频的自动化处理与分析。例如，新闻机构可以利用该数据集训练模型，自动生成新闻视频的字幕或摘要，从而提高新闻制作的效率。此外，该数据集还可用于开发智能视频检索系统，帮助用户快速定位感兴趣的新闻内容，提升信息获取的便捷性。

衍生相关工作

基于 NewsVideoDataset，研究者们提出了多种创新的视频描述生成方法。例如，Whitehead 等人提出的模型通过引入背景知识，显著提升了视频描述的语义准确性。此外，该数据集还催生了一系列多模态学习的研究工作，如视频与文本的联合嵌入模型，这些工作进一步推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。