full-modality-bench

多模态视频问答数据集包含具有挑战性的视频问题回答任务，这些任务需要理解整个视频时间线上的视觉和音频信息。

原始信息汇总

Multimodal Video QA Dataset 数据集概述

数据集基本信息

• 许可证：MIT License
• 任务类别：视频分类、问答、视觉问答
• 语言：英语
• 规模：1K<n<10K

数据集描述

包含需要理解整个视频时间线中视觉和音频信息的挑战性视频问答任务。

数据集统计

• 视频总数：4,140
• 总大小：118.08 GB

数据集结构

视频文件分割

数据集分为61个部分（每个≤2GB），包括：

• Part 1：75个视频（1.97 GB）- videos_part001.zip
• Part 2：49个视频（1.97 GB）- videos_part002.zip
• Part 3：55个视频（1.91 GB）- videos_part003.zip
• ...（共61个部分）
• Part 61：19个视频（0.64 GB）- videos_part061.zip

元数据

• 文件格式：单个metadata.json文件包含所有视频元数据

问题类型

包含8种测试全局视频理解的问题类型：

1. 时序问题：关于视频中时间和顺序的问题
2. 因果问题：跨多个片段的因果关系
3. 情节问题：从开始到结束的整体叙事弧线
4. 跨模态问题：视觉+音频组合产生的模式
5. 情感问题：跨时间线的情感旅程
6. 时间顺序问题：主要事件的顺序
7. 存在性问题：整个视频中的重复模式
8. 场景描述问题：跨片段的场景进展

问题变体

每个视频包含3种问题变体：

1. 默认：所有信息正确（4个选项：A-D）
2. 音频误导：声音/语音信息中的细微错误（5个选项：A-E，正确答案为E"以上都不是"）
3. 视觉误导：视觉/动作信息中的细微错误（5个选项：A-E，正确答案为E"以上都不是"）

元数据格式

metadata.json文件结构包含：

• 视频ID
• 视频时长
• 持续时间范围
• 片段数量
• 问题类型
• 3个任务变体（包含问题、答案、候选选项和推理）

使用方式

通过Python加载元数据和提取视频文件： python import json import zipfile

加载所有视频元数据

with open(metadata.json, r) as f: metadata = json.load(f)

提取所有视频zip文件

for zip_file in [videos_part001.zip, videos_part002.zip, ...]: with zipfile.ZipFile(zip_file, r) as zip_ref: zip_ref.extractall(videos/)

引用信息

bibtex @dataset{multimodal_video_qa, title={Multimodal Video QA Dataset}, year={2025}, publisher={HuggingFace} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在多媒体智能研究领域，该数据集通过系统化采集4140个视频样本构建而成，总体规模达118.08GB。视频材料被精心划分为61个独立压缩单元，每个单元容量严格控制在2GB以内，并配备统一的元数据文件。构建过程中特别设计了八类具有时序特性的问题模板，涵盖因果推理、情节发展等多维度认知任务，确保数据结构的科学性与完整性。

特点

该数据集最显著的特征在于其多模态交互机制，每个视频均配备三种问题变体：标准问题考察基础认知能力，音频误导型问题检验声学信息辨析水平，视觉误导型问题评估图像内容理解深度。这种设计有效模拟了真实场景中多源信息冲突的复杂情境，为研究跨模态推理与抗干扰能力提供了理想实验平台。其问题类型全面覆盖时间顺序、情感轨迹等八种认知维度，形成了层次丰富的评估体系。

使用方法

研究人员可通过加载metadata.json文件快速获取所有视频的标注信息，利用Python标准库解压分卷视频文件。数据集支持灵活访问模式，既可遍历全部视频样本进行批量分析，也能针对特定视频ID提取多版本问题数据。该架构允许研究者系统比较标准问题与误导型问题的表现差异，为多模态模型鲁棒性评估提供标准化流程，显著提升实验复现效率。

背景与挑战

背景概述

随着多模态人工智能研究的深入发展，视频问答任务逐渐成为评估模型跨模态理解能力的重要基准。full-modality-bench数据集应运而生，其设计初衷在于解决传统视频问答任务中模态信息割裂的局限性。该数据集由研究机构通过系统化构建，聚焦于全局视频理解这一核心问题，要求模型同步解析视觉轨迹与音频线索的时空关联。通过涵盖因果推理、情节演进等八类复杂问题，该数据集为多模态推理研究提供了关键实验平台，显著推动了跨模态表示学习领域的方法创新。

当前挑战

在视频问答领域，模型需克服跨模态语义对齐的固有难题，尤其需要解决长时序依赖关系下的信息融合瓶颈。该数据集构建过程中面临双重挑战：技术上需确保4140个视频中视觉与音频模态的精确同步标注，同时维持118GB数据分布的一致性；方法上需设计具有误导性的问题变体，通过音频误导与视觉误导两种情境检验模型的鲁棒性。多分段视频的结构化标注要求人工标注者具备跨模态认知能力，而元数据架构需支持八类问题变体的复杂逻辑验证。

常用场景

经典使用场景

在多媒体理解研究领域，该数据集通过融合视觉与听觉信息的视频问答任务，为多模态模型提供了全面的评估基准。其经典应用体现在对视频全局时间线的深度解析，涵盖时序推理、因果分析和情节理解等八类核心问题，模型需同时处理画面动态与音频线索才能准确作答。这种设计有效模拟了人类对视频内容的综合认知过程，成为检验多模态融合能力的标准实验平台。

解决学术问题

该数据集主要应对多模态机器学习中的模态对齐与互补性研究难题。通过设置视听误导变体问题，系统揭示了模型在跨模态信息整合中的脆弱性，推动了对模态偏差、特征融合机制等基础理论问题的探索。其精心构建的全局时间维度问答，突破了传统视频理解仅关注片段的局限，为长序列多模态推理提供了关键研究载体，显著促进了认知启发的人工智能模型发展。

衍生相关工作

该数据集催生了系列创新研究，如基于时空图神经网络的视频语义解析框架、对抗性多模态融合算法等。众多工作受其误导问题变体启发，开发出模态鲁棒性增强技术；其全局时序问答设计推动了层次化视频表征学习的发展。相关成果在NeurIPS、ICCV等顶级会议形成专门研讨方向，逐步构建起完整的多模态视频理解方法论体系。