coco-qa-vi

COCO-QA Vietnamese是一个流行的视觉问答任务数据集COCO-QA的完整越南语翻译版本，包含超过117,684个图像基础的问题-答案对，经过越南语翻译并审查，适用于视觉问答模型的研究和微调、多模态AI模型开发以及越南语视觉语言模型的评估和基准测试。

COCO-QA Vietnamese is a fully Vietnamese-translated iteration of the widely adopted visual question answering (VQA) dataset COCO-QA. It contains over 117,684 image-grounded question-answer pairs, all of which have been translated into Vietnamese and rigorously reviewed. This dataset is suitable for research and fine-tuning of visual question answering models, development of multimodal AI models, as well as evaluation and benchmarking of Vietnamese visual-language models.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视觉问答领域，多语言数据集的构建对推动跨文化人工智能应用至关重要。COCO-QA Vietnamese数据集通过自动化与人工审核相结合的方式构建，首先利用Gemini模型将原始COCO-QA数据集的英文问答对批量翻译为越南语，随后对部分样本进行人工审核，确保翻译的准确性、语言自然度及语境相关性，同时保留了原始数据集的图像标识与问题类型编码以维持一致性。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行越南语视觉问答模型的微调与评估，通过加载图像与对应翻译后的问答对，输入多模态模型进行训练或测试。数据集已划分为训练集与测试集，用户可根据需求选择相应数据分割，并依据问题类型字段进行特定类型任务的针对性实验，以推动越南语场景下的视觉语言理解技术发展。

背景与挑战

背景概述

视觉问答作为多模态人工智能的核心研究方向，旨在通过结合计算机视觉与自然语言处理技术实现对图像内容的语义理解与交互。COCO-QA越南语数据集由Dinh-Thuc Pham于2025年基于经典COCO-QA数据集构建，作为该资源的首个越南语全译本，其包含117,684对高质量的图像-问题-答案三元组，涵盖物体识别、数量统计、颜色辨识与空间定位四类核心问题。该数据集的推出显著丰富了低资源语言在多模态学习领域的语料储备，为越南语视觉语言模型的开发与评估提供了重要基准。

当前挑战

视觉问答任务本身面临多模态语义对齐的复杂性，模型需同时理解图像视觉特征与问题的语言语义，并生成精确的单一词答案。在数据集构建过程中，机器翻译的自动化处理虽提升效率，但需克服越南语与英语间的语法结构差异及文化语境适配问题。为确保翻译质量，研究团队采用人工校验机制对语料进行精细化调整，避免直译导致的语义失真，同时保持与原始COCO-QA数据集的标识符与类型体系一致性，以支持跨语言对比研究。

常用场景

经典使用场景

在视觉问答研究领域，COCO-QA Vietnamese数据集为多模态学习提供了重要支撑。该数据集通过11.7万条越南语图像问答对，支持模型进行对象识别、数量统计、颜色判断和位置定位四类核心任务，成为训练跨模态理解系统的标准语料。研究者利用其结构化标注体系，可有效评估模型对视觉内容与自然语言关联的推理能力。

解决学术问题

该数据集显著解决了越南语视觉语言模型开发中的语料稀缺问题，为多语言多模态研究提供了基准测试平台。通过提供高质量的人工验证翻译，它克服了机器翻译中的语义偏差和语境丢失问题，使研究者能够专注于模型架构优化而非数据预处理，推动了东南亚语言视觉认知研究的发展。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为开发越南语智能辅助系统提供核心技术支持。适用于教育领域的交互式学习工具、零售行业的智能商品检索系统以及无障碍技术中的视觉辅助应用。其精准的视觉语义对齐能力，为构建面向越南用户的跨模态搜索引擎奠定了数据基础。

数据集最近研究

最新研究方向

随着多模态人工智能技术的蓬勃发展，视觉问答领域正积极拓展非英语语境的应用边界。COCO-QA越南语数据集作为首个大规模越南语视觉问答基准，显著推动了东南亚语言多模态模型的研究进程。当前研究聚焦于跨语言视觉语义对齐、低资源语言下的迁移学习优化，以及结合文化特定元素的语境理解增强。该数据集的建立为评估Transformer架构在越南语视觉语言任务中的表现提供了重要基础设施，同时促进了多语言视觉语言预训练模型（如ViLT、BLIP等）的适应性研究。近期相关工作中，研究者正探索通过该数据集构建更精准的越南语视觉语义表示，以解决语言结构差异带来的视觉 grounding 挑战，这对全球化和本土化兼具的AI应用具有重要实践意义。