flickr30k-vietnamese
收藏资源简介:
Flickr30k-Vietnamese是基准Flickr30k数据集的越南语本地化版本,专门为越南跨模态研究而策划。该数据集包含31,783张来自Flickr的图片,每张图片配有五个相应的描述。此版本提供了原始英文标题和高质量的越南语翻译,支持在双语环境下进行图像描述、文本到图像检索和多模态学习等任务。
Flickr30k-Vietnamese is a Vietnamese localized version of the benchmark Flickr30k dataset, curated specifically for Vietnamese cross-modal research. This dataset contains 31,783 images sourced from Flickr, with five corresponding captions for each image. This release provides both the original English captions and high-quality Vietnamese translations, supporting tasks such as image captioning, text-to-image retrieval, and multimodal learning in a bilingual environment.
Flickr30k-Vietnamese 数据集概述
数据集基本信息
- 名称: Flickr30k-Vietnamese
- 维护团队: AI Enthusiasm
- 语言: 越南语 (vi)、英语 (en)
- 许可证: CC-BY-4.0
- 数据规模: 100k < n < 1M
- 任务类别: 图像到文本 (image-to-text)、文本到图像 (text-to-image)
- 标签: vision, image-captioning, coco, vietnamese
- 主页: https://aienthusiasm.vn
数据集详情
- 来源: 基准数据集 Flickr30k 的本地化版本,专为越南语跨模态研究而策划。
- 内容: 包含 31,783 张来自 Flickr 的图像,每张图像配有五条对应的描述。
- 特点: 提供原始英文描述以及高质量的越南语翻译,支持双语上下文下的任务。
- 用途: 适用于图像描述生成、文本到图像检索和多模态学习等任务。
数据集结构
- 格式: 扁平化的表格格式,针对 Hugging Face Dataset Viewer 和高速 Parquet 处理进行了优化。
- 数据实例: 每个实例代表一个图像-描述对。由于每张图像包含五条描述,图像数据会在五行中重复以确保与标准训练流程兼容。
- 数据字段:
image_id: 原始的 Flickr 标识字符串。caption_id: 每条描述的唯一标识符,格式为{image_id}_{comment_number}。image: 包含视觉数据的图像对象。caption_en: 原始的英文描述文本。caption_vi: 翻译后的越南语描述文本。
数据划分与规模
- 划分: 训练集 (train)
- 训练集样本数: 158,915
- 训练集大小 (字节): 20,746,408,346.95
- 下载大小 (字节): 4,588,173,407
- 数据集总大小 (字节): 20,746,408,346.95
使用方式
可通过 Hugging Face datasets 库直接访问:
python
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("ai-enthusiasm-community/flickr30k-vietnamese")
引用信息
@article{young2014image, title={From image descriptions to visual denotations: New similarity metrics for semantic inference over event descriptions}, author={Young, Peter and Lai, Alice and Hodosh, Micah and Hockenmaier, Julia}, journal={Transactions of the Association for Computational Linguistics}, volume={2}, pages={67--78}, year={2014}, publisher={MIT Press} }




