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ForSeeBench是一个前瞻性音频描述问答评估基准数据集，旨在评估先前的音频描述（AD）如何支持对电影中即将出现的视觉内容的理解。该数据集专为盲人和低视力观众设计，帮助他们通过AD获取视觉信息。数据集包含787个多项选择问答项目，基于MAD/MAD-eval音频描述数据构建，以英文文本形式呈现。数据分为两个JSONL文件：`data/qna_test.jsonl`（用于模型预测的无答案基准文件）和`data/qna_with_answers.jsonl`（包含答案键和评分字段的评估文件）。ForSeeBench适用于评估从先前的AD上下文进行前瞻性问答的能力，并比较不同AD来源或上下文策略的效果。数据集不包含原始媒体或源数据集，仅包含衍生的问答基准文件和元数据。使用该数据集时需遵循特定的评估脚本和引用要求，且不得用于商业用途或高风险的部署声明。

ForSeeBench is a prospective audio description (AD) question answering evaluation benchmark dataset designed to assess how prior audio descriptions support understanding of upcoming visual content in films. Targeted at blind and low-vision audiences, this dataset aids them in acquiring visual information through AD. It comprises 787 multiple-choice question-answering items constructed based on the MAD/MAD-eval audio description dataset, presented in English text. The data is split into two JSONL files: `data/qna_test.jsonl` (a benchmark file without answers for model prediction) and `data/qna_with_answers.jsonl` (an evaluation file containing answer keys and scoring fields). ForSeeBench is applicable for evaluating the capability of prospective question answering based on prior AD contexts, as well as comparing the efficacy of different AD sources or contextual strategies. The dataset does not include original media or the source dataset itself, only the derived question-answering benchmark files and metadata. When utilizing this dataset, specific evaluation scripts and citation requirements must be complied with, and it is prohibited for commercial use or high-risk deployment claims.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称：ForSeeBench
• 任务类型：多项选择前瞻性音频描述问答（Multiple-choice prospective audio-description QA）
• 语言：英语
• 规模：787 个问答项
• 数据模态：源自电影音频描述的文本
• 数据来源：MAD/MAD-eval 音频描述数据
• 原始媒体：不重新分发

数据内容

数据集包含两个 JSONL 文件：

• data/qna_test.jsonl：公开的无答案基准文件，用于模型预测
• data/qna_with_answers.jsonl：包含答案键的评分文件，用于评估和结果复现

两个文件均包含相同的 787 个数据项。

任务与评估

• 输入：系统接收先前的音频描述上下文、一个问题以及四个选项
• 输出：每项输出一个 JSONL 格式的预测结果，格式为 {"id": "example-id", "prediction": 0}
• 评估指标：多项选择准确率、缺失预测数、正确数和标签分布
• 评估方式：使用 data/qna_with_answers.jsonl 文件通过脚本 scripts/evaluate_mcq.py 进行评分

数据来源

ForSeeBench 派生自 MAD/MAD-eval 音频描述数据。本发布仅包含衍生的问答基准工件和元数据，不重新分发原始电影视频、剪辑、音轨、字幕、对话文件等受限源资产。

预期用途与限制

• 预期用途：用于评估基于先前音频描述上下文的前瞻性问答，比较不同上下文策略或音频描述源
• 使用限制：
  • 不应用作训练语料库（除非未来发布明确定义此类协议）
  • 不重新分发原始媒体或源数据集
  • 不认证完整的可访问性质量
  • 不应用于高风险部署声明或不受限制的未来事件预测

许可协议

出于匿名评审目的，衍生的 ForSeeBench 基准文件和附带图表仅用于论文评审、可复现性检查和学术研究评估。不得重新分发原始源资产、尝试重建受限电影媒体，或用于部署或可访问性认证声明。原始 MAD/MAD-eval 及底层电影源资产仍受其原始提供者条款约束。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ForSeeBench是专为前瞻性音频描述问答任务设计的评估基准。其构建基于MAD/MAD-eval音频描述数据，通过从已有的音频描述流中精心挑选目标与证据片段，结合人工编写的未来音频描述作为隐藏目标，自动生成多项选择题。每个问题均设置四个选项，并经过严格过滤以确保质量。最终形成包含787个测试项的JSONL文件，并分离出公开的无答案版本与带答案的评分版本，便于模型预测与结果评估。

特点

该基准的核心特点在于聚焦于评估模型能否从先前的音频描述中汲取线索，以准确预测未来即将发生的视觉事件，而非简单描述当前可见内容。由此，ForSeeBench填补了传统视频理解与字幕生成评估的空白，直接检验音频描述是否足以支撑盲人或低视力观众构建连贯的电影心智模型。其纯文本模态规避了原始视频分发的版权问题，同时保持了与源数据集的密切关联。

使用方法

使用ForSeeBench时，系统需接收先前的音频描述文本、一个多项选择题以及四个候选答案，并输出每个示例的预测结果（以JSONL格式记录，包含示例ID与预测选项索引）。评估环节通过官方评分脚本与带答案文件对比计算准确率，同时支持固定窗口下的PrediCC基线评估。基准文件仅用于评估，不应用于模型训练，且不包含原始视频或音频资源。

背景与挑战

背景概述

电影作为一种综合视听媒介，其信息传递对盲人与低视力群体构成了持久挑战。音频描述（Audio Description, AD）作为一种辅助服务，通过口头叙述补全画面中的视觉信息，为视障观众构建了关键的心理认知模型。ForSeeBench数据集由匿名研究团队于2026年创建，旨在评估前瞻性音频描述问答能力，其核心研究问题在于：给定先前的音频描述上下文，模型能否准确预测即将出现的下一句人工撰写的音频描述内容。该基准测试基于MAD/MAD-eval数据集中的电影音频描述数据构建，包含787道多项选择题，通过隐去未来目标描述来检验先前的描述流是否保留了足够证据，从而评估模型对电影观赏体验的支撑能力。ForSeeBench弥补了现有视频理解评估的不足，为改善视障观众的观影体验提供了全新视角与量化工具。

当前挑战

ForSeeBench所解决的领域问题聚焦于传统视频理解基准（如图像描述、视频问答）难以衡量的前瞻性推理能力，即模型能否从连续的音频描述中推断出即将发生的视觉事件，这对于实现真正的无障碍电影理解至关重要。在构建过程中，研究团队面临多项挑战：首先，从MAD数据集中提取并筛选高质量的音频描述片段，确保每一问答对都具备明确的因果关联；其次，设计合理的隐藏目标选择机制与问答生成流程，避免答案泄露，并过滤掉模糊或多义的选项；最后，严格遵循版权与伦理规范，仅发布派生基准文件而不重新分发原始电影媒体资产，同时确保评估的公平性与可重复性，最终形成了787个经过审计的评测样本。

常用场景

经典使用场景

ForSeeBench作为前瞻性音频描述问答领域的标杆性评估基准，其核心用途在于衡量模型能否基于已有的音频描述上下文，准确预测后续关键的视觉信息。该数据集模拟了视障人士在观看电影时对连贯视听觉线索的依赖，通过提供先前的描述文本和关于未来描述内容的四选一问题，迫使模型在缺乏完整视频信号的情况下，推理出符合叙事逻辑的下一个重要视觉更新。这一设定使其成为评价多模态语言模型在时序推理、上下文理解以及缺失信息预测能力上的理想工具，尤其适用于对比不同输入策略或音频描述源对预测准确率的影响。

实际应用

在实际应用中，ForSeeBench所评测的能力可直接服务于智能无障碍技术的升级。例如，为视障群体开发的辅助观影系统需要能够实时生成符合上下文逻辑的音频描述，而ForSeeBench的预测机制正是检验这类系统在叙事连贯性上是否可靠的核心测试。此外，该基准还可用于优化视频摘要生成、自动解说旁白以及基于场景的智能问答服务，在这些场景中，系统需要基于不完全的信息推断未来可能出现的视觉事件，从而提前组织语言或调整输出策略。

衍生相关工作

围绕ForSeeBench的评估范式，研究者可能衍生出多条技术探索路径。基于其前瞻性问答的框架，经典工作包括开发能够编码长程上下文依赖的时序记忆模块，以及设计用于跨模态证据聚合的对比学习目标。例如，PrediCC评估方法通过固定窗口机制比较不同上下文策略下的预测性能，成为该基准上的重要基线。此外，该数据集也启发了一系列关于缺失信息推理和叙事逻辑建模的研究，推动了多模态模型在“预测性描述生成”方向上的创新，并促使更多学者关注音频描述数据中的时序一致性约束。