Limited Linguistic Diversity in Embodied AI Datasets
作者: Selma Wanna, Agnes Luhtaru, Jonathan Salfity, Ryan Barron, Juston Moore, Cynthia Matuszek, Mitch Pryor
分类: cs.CL, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-01-06
💡 一句话要点
分析具身AI数据集的语言多样性，揭示指令重复性问题并提出改进方向。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身AI 视觉-语言-动作模型 数据集分析 语言多样性 指令理解
📋 核心要点
- 现有的视觉-语言-动作模型训练数据集的语言特征缺乏充分的记录和分析。
- 论文通过系统审计VLA语料库，量化指令语言的词汇、语义和句法多样性。
- 研究揭示数据集依赖重复模板命令，语言结构变化有限，指令形式分布狭窄。
📝 摘要（中文）
语言在视觉-语言-动作（VLA）模型中起着关键作用，然而，用于训练和评估这些系统的数据集的语言特征却鲜有记录。本文对几个广泛使用的VLA语料库进行了系统的审计，旨在描述这些数据集实际包含哪些类型的指令，以及它们提供了多少语言多样性。我们从互补的维度量化了指令语言——包括词汇多样性、重复和重叠、语义相似性和句法复杂性。我们的分析表明，许多数据集依赖于高度重复的、模板式的命令，结构变化有限，从而产生了狭窄的指令形式分布。我们将这些发现定位为对当前VLA训练和评估数据中可用语言信号的描述性文档，旨在支持更详细的数据集报告、更原则性的数据集选择，以及拓宽语言覆盖范围的有针对性的管理或增强策略。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身AI（Embodied AI）的视觉-语言-动作（VLA）模型依赖于大量数据集进行训练，但这些数据集的语言多样性往往被忽视。这意味着模型可能过度拟合数据集中的特定语言模式，泛化能力受限。现有方法缺乏对数据集语言特征的系统性分析，难以评估数据集的质量和适用性。
核心思路：本文的核心思路是对VLA数据集中的指令语言进行多维度量化分析，包括词汇多样性、重复和重叠、语义相似性和句法复杂性。通过这些指标，可以评估数据集的语言覆盖范围和多样性，从而为数据集选择、增强和模型训练提供指导。
技术框架：本文采用了一种系统性的数据集审计方法，主要包含以下几个阶段：1) 数据集选择：选择广泛使用的VLA语料库作为分析对象。2) 指令语言提取：从数据集中提取指令文本。3) 特征计算：计算指令语言的词汇多样性、重复和重叠、语义相似性和句法复杂性等指标。4) 结果分析：分析不同数据集的语言特征，并进行比较和总结。
关键创新：本文最重要的创新在于对VLA数据集的语言多样性进行了系统性的量化分析。以往的研究主要关注数据集的视觉和动作方面，而忽略了语言的重要性。本文提出的分析方法可以帮助研究人员更好地理解数据集的语言特征，从而选择更合适的数据集进行模型训练，并设计更有效的语言增强策略。
关键设计：本文使用了多种自然语言处理技术来计算指令语言的特征。例如，使用词汇计数和类型-标记比率来衡量词汇多样性；使用n-gram重叠率来衡量重复和重叠；使用句子嵌入和余弦相似度来衡量语义相似性；使用句法树的深度和复杂度来衡量句法复杂性。这些指标的选择和计算方法都经过了仔细的考虑和验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究发现，许多VLA数据集依赖于高度重复的、模板式的命令，结构变化有限，导致指令形式分布狭窄。这意味着模型可能过度拟合这些重复的语言模式，从而影响其在真实世界中的表现。该研究为后续数据集的改进和模型训练提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于具身AI模型的训练数据选择与增强。通过评估数据集的语言多样性，可以选择更适合特定任务的数据集，或通过数据增强技术扩充数据集的语言覆盖范围，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，该研究还可以指导数据集的构建，使其包含更丰富的语言表达形式。
📄 摘要（原文）
Language plays a critical role in Vision-Language-Action (VLA) models, yet the linguistic characteristics of the datasets used to train and evaluate these systems remain poorly documented. In this work, we present a systematic dataset audit of several widely used VLA corpora, aiming to characterize what kinds of instructions these datasets actually contain and how much linguistic variety they provide. We quantify instruction language along complementary dimensions-including lexical variety, duplication and overlap, semantic similarity, and syntactic complexity. Our analysis shows that many datasets rely on highly repetitive, template-like commands with limited structural variation, yielding a narrow distribution of instruction forms. We position these findings as descriptive documentation of the language signal available in current VLA training and evaluation data, intended to support more detailed dataset reporting, more principled dataset selection, and targeted curation or augmentation strategies that broaden language coverage.