VideoChat3-LV116k

VideoChat3-LV116K是VideoChat3使用的长视频指令数据集，旨在通过提供更长时序上下文的监督来补充短学术视频数据，特别适用于证据可能稀疏、延迟且分布在多个视频片段中的场景。数据集通过结构化流程构建：首先筛选候选长视频（基于视觉质量、语义内容和时序连贯性），然后分割为可管理的时序片段，接着对每个片段进行标注和质量检查，最后将验证通过的片段描述组装成完整的视频监督信息。基于这个流程，合成了长视频字幕、长视频问答数据以及时间定位标注。数据集以JSONL标注文件形式提供，原始视频需从源数据集获取，源数据集包括CinePile（电影总结与问答）、LongVideoDB（长视频时间线/时间定位/总结与问答）、SciVideo_Long（SciVideo总结与问答）和SciVideo_Short（SciVideo总结与问答）四个类别。适用于视频-文本到文本任务，如视频理解、视频问答、视频总结和时间定位等需要理解长时序上下文的应用场景。VideoChat3-LV116K is the long video instruction dataset utilized by VideoChat3, aiming to supplement short academic video datasets by providing supervision over longer temporal contexts, and is particularly suited for scenarios where evidence may be sparse, delayed, and distributed across multiple video segments. The dataset is constructed via a structured data pipeline: first, candidate long videos are screened based on visual quality, semantic content and temporal coherence; then they are segmented into manageable temporal segments; subsequently, each segment undergoes annotation and quality inspection; finally, the verified segment descriptions are assembled into complete video supervision information. Following this pipeline, long video subtitles, long video question-answering data and temporal localization annotations are synthesized. The dataset is distributed in the form of JSONL annotation files, and the original videos must be obtained from the source datasets, which cover four categories: CinePile (movie summarization and question answering), LongVideoDB (long video timeline/temporal localization/summarization and question answering), SciVideo_Long (SciVideo summarization and question answering) and SciVideo_Short (SciVideo summarization and question answering). It is applicable to video-text-to-text tasks, such as video understanding, video question answering, video summarization and temporal localization, as well as other application scenarios that require understanding of long temporal contexts.

原始信息汇总

数据集概述：VideoChat3-LV116K

许可证：Apache-2.0
任务类型：视频-文本到文本
语言：英语

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数据集简介

VideoChat3-LV116K 是 VideoChat3 模型使用的长视频指令数据集，旨在补充短视频学术数据集在长时域上下文（如稀疏、延迟、分布在不同视频片段中的证据）上的监督信息。

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数据构建方法

该数据集通过长视频合成流水线构建，关键步骤包括：

1. 候选视频筛选：根据视觉质量、语义内容和时域连贯性过滤候选长视频。
2. 视频分段与标注：将视频切分为可管理的时域片段，逐段进行标注和质量检查。
3. 全视频监督合成：基于验证后的片段描述，组装生成：
   • 长视频描述文本
   • 长视频问答数据
   • 时域定位标注

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数据格式

数据集以 JSONL 格式提供标注文件（lv116k.json），其中包含：

• 数据标注与原始视频源的映射关系
• 不包含原始视频文件，用户需自行从原始数据集路径获取视频

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数据来源

VideoChat3-LV116K 基于以下视频数据集构建：

来源数据集	类别	原始视频数据集路径
CinePile	电影摘要与问答	https://huggingface.co/datasets/tomg-group-umd/cinepile
LongVideoDB	长视频时间线/时域定位/摘要与问答	https://huggingface.co/datasets/LongVideos/LongVideoDB-373K-Videos
SciVideo_Long	科学视频摘要与问答	未提供
SciVideo_Short	科学视频摘要与问答	未提供

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引用说明

使用该数据时，需引用 VideoChat3 以及标注所基于的原始长视频数据集。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

VideoChat3-LV116K的构建依托于长视频合成流水线，旨在弥补短时学术视频数据在长时程上下文监督上的不足。该流水线首先对候选长视频进行视觉质量、语义内容及时序连贯性的筛选，随后将视频切分为可管理的时序片段，对每一片段进行独立标注与质量校验，最终将验证后的片段描述整合为完整的视频监督信息。基于这一证据账本，流水线进一步合成长视频字幕、长视频问答数据及时序定位标注，形成高质量的结构化指令数据。

特点

该数据集的核心特征在于其针对长视频时序稀疏性、延迟性与分布式证据的专门设计，通过分段标注与全局整合的策略，实现了对长视频语义理解的有效监督。数据来源涵盖CinePile、LongVideoDB及SciVideo等多类视频资源，覆盖电影摘要与问答、长时间轴事件定位、科研视频总结等多元化任务场景。数据集以JSONL格式提供标注文件，视频原始文件需用户自行从指定路径获取，保持了数据使用的灵活性与可扩展性。

使用方法

使用者可通过加载提供的lv116k.json文件获取数据集标注与视频源的映射关系，进而组织数据存储结构。具体使用时，需根据原始视频数据集路径（如CinePile、LongVideoDB等）自行下载对应视频文件，并参照JSONL文件中的标注信息进行模型训练或评估。建议结合VideoChat3模型的官方代码库进行数据加载，同时注意在引用时一并标注所使用的基础视频数据集，以尊重原始数据来源的版权与学术规范。

背景与挑战

背景概述

VideoChat3-LV116K数据集由研究团队于近期创建，旨在弥补现有视频理解数据集在长时间跨度监督上的不足。其核心研究问题聚焦于如何让模型在稀疏、延迟且分布多个片段的长视频证据下，实现精准的语义理解与时空推理。该数据集的构建依托于长途视频合成管线，融合了CinePile、LongVideoDB等多个来源的长视频数据，通过分段标注、质量校验与证据整合，生成高质量的长视频描述、问答对及时间定位注释。VideoChat3-LV116K的提出为视频-文本领域的多模态学习提供了重要基准，推动了长视频理解技术的发展。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于长视频理解中证据的稀疏性与时间分布复杂性，模型需跨越多个视频片段捕捉延迟且分散的关键信息，这对视觉定位与语义推理能力提出极高要求。构建过程中，需从原始视频源中筛选出视觉质量、语义一致性与时间连贯性均达标的候选长视频，再通过分段标注与质量审核确保每段描述的准确性；最终将所有校验后的段落描述整合为完整的视频监督信号，整个过程涉及复杂的管线设计与严格的质量控制，以确保数据集的一致性与可靠性。

常用场景

经典使用场景

在视频理解领域，长时视频处理一直是学术研究中的核心难题，因其时序跨度大、事件稀疏且分布分散，传统模型往往难以捕捉全局语义。VideoChat3-LV116K数据集应运而生，它专为长视频指令学习而设计，通过合成管道将长视频切分为可管理的片段，并为每个片段生成标注，最终组装成全视频的监督信号。该数据集最经典的使用场景是作为长视频字幕生成、问答推理和时序定位任务的训练与评估基准，尤其适用于那些需要模型理解跨片段因果关联和延迟线索的场景。

衍生相关工作

VideoChat3-LV116K的发布催生了一系列经典后续工作，其中最引人注目的是VideoChat3系列模型本身，它将长视频指令数据与多模态大语言模型结合，实现了对话式长视频理解。此外，基于该数据集涌现出众多时序定位增强方法，如利用稀疏注意力机制动态聚焦关键片段的Temporal-Adapter，以及融合记忆网络的多跳推理模型LongVideoAgent。这些工作不仅验证了数据集的有效性，还拓展了长视频分析的理论边界，为未来视频基础模型的构建奠定了数据与算法基础。

数据集最近研究

最新研究方向

VideoChat3-LV116k数据集聚焦于长视频理解的前沿探索，旨在弥补现有学术视频数据在长时间跨度监督上的不足。其核心创新在于构建了一条长视频合成流水线：通过视觉质量、语义内容和时间连贯性过滤候选视频，将其切分为可管理的时间片段进行逐段标注与验证，最终整合成全视频级别的监督信息。基于这一证据总账，该流水线能够合成长视频描述、问答对以及时间定位注释，有效应对证据稀疏、延迟和跨片段分布等长视频理解中的核心挑战。该数据集整合了CinePile、LongVideoDB等现有资源，为视频问答与时间定位任务提供了更丰富的长上下文训练样本，推动了多模态模型在复杂视频叙事分析中的能力边界。