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MMDialog

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MMDialog ：面向多模态开放域对话的大规模多轮对话数据集

该存储库是 ACL'23 论文的官方网站： MMDialog : A Large-scale Multi-turn Dialogue Dataset Towards Multi-modal Open-domain Conversation

关于数据集

MMDialog的对话案例：

Dataset ADialogueCase

统计数据：

Dataset Statistics

如果您在工作中使用它，请引用我们的论文：

MMDialog, title = "{MMD}ialog: A Large-scale Multi-turn Dialogue Dataset Towards Multi-modal Open-domain Conversation", author = "Feng, Jiazhan and Sun, Qingfeng and Xu, Can and Zhao, Pu and Yang, Yaming and Tao, Chongyang and Zhao, Dongyan and Lin, Qingwei", booktitle = "Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)", month = jul, year = "2023", address = "Toronto, Canada", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/2023.acl-long.405", doi = "10.18653/v1/2023.acl-long.405", pages = "7348--7363" }">

 @inproceedings{feng-etal-2023- MMDialog ,
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}

数据集文件夹格式：

Dataset Format

文件：conversations.json

Dialogue Case

笔记：

训练集不包含“否定候选媒体密钥”和“否定候选文本”，仅存在于测试和验证集中。每个“Negative_candidate_xxx”包含 999 个用于检索任务的否定候选者。
所有图像文件名均采用“media_key.jpg”格式。
:smiling_face_with_smiling_eyes: 和 :raise_hands: 等词是情感标记，请参考 https://github.com/carpedm20/emoji
为了计算 MM-Relevance 指标中的 CLIP 分数，我们在compute_mmrel.py 中提供了一个演示。
我们还在EvaluationExample.md 中提供了在单一模式（例如BLEU、召回率）内评估指标的评估示例。

如何获取数据集

要获取此数据集，您和您的组织需要：

适用对象：您是学术机构或大学的硕士生、博士生、博士后、教师或专注于研究的员工。
非商业用途：您只能将此访问权限用于非商业目的。
明确的计划：您有明确的研究目标，并且您对打算如何使用和分析研究数据有具体的计划。
承诺你的行为：你应该承诺，未经我们的资格审核和许可，你不会共享此数据集。

如果您不满足上述所有要求，我们将不会与您共享数据集。

我们需要您填写下面的表格：

物品	描述
你的名字	[这里是你的名字]
你的角色	[硕士生/博士生/博士后/教师/研究型员工/其他]
您的学习或工作组织	例如微软研究院、DeepMind、康奈尔大学……
您的个人学术主页及出版物	您的 [Google 学术搜索] 或 [在您的组织网站上运行的 Homepage_URL（例如 yourname.people.xxx.edu / yourname.xxx.people.msr.microsoft.com）] 以及出版物。
非商业用途	我【承诺/不能承诺】不会将这个MMDialog数据集应用到商业场景或者产品中。
共享限制	我[保证/不能保证]未经您的资格审查和许可，我不会分享这个MMDialog数据集。
你的计划	（描述您的研究计划以及您打算如何使用和分析您的研究数据。 >= 50 个字）