VideoVista-CulturalLingo: 360$^\circ$ Horizons-Bridging Cultures, Languages, and Domains in Video Comprehension

📄 arXiv: 2504.17821v2 📥 PDF

作者: Xinyu Chen, Yunxin Li, Haoyuan Shi, Baotian Hu, Wenhan Luo, Yaowei Wang, Min Zhang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-04-23 (更新: 2025-05-20)

💡 一句话要点

提出VideoVista-CulturalLingo，弥合文化、语言和领域差异的视频理解评估基准。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 多模态学习 文化多样性 多语言 评估基准

📋 核心要点

  1. 现有视频评估基准通常仅限于单一语言（英语），且主要包含西方文化背景的视频，缺乏文化和语言多样性。
  2. VideoVista-CulturalLingo通过引入多文化、多语言和多领域的视频数据，旨在更全面地评估视频理解模型的能力。
  3. 实验结果表明，现有模型在处理中文相关问题和时间理解方面存在不足，为未来的研究提供了改进方向。

📝 摘要（中文）

为了有效评估多模态AI系统的视频理解能力，本文提出了VideoVista-CulturalLingo，这是一个旨在弥合文化、语言和领域差异的首个视频评估基准。它与现有基准的不同之处在于：1）文化多样性，融合了中国、北美和欧洲的文化；2）多语言性，问题以中文和英文两种最广泛使用的语言呈现；3）领域广泛性，视频来源于数百个人工创建的领域。VideoVista-CulturalLingo包含1389个视频和3134个问答对。我们评估了24个最新的开源或专有视频大模型，实验结果表明：1）现有模型在以中国为中心的问题上的表现比以西方为中心的问题差，特别是那些与中国历史相关的问题；2）目前的开源模型在时间理解方面仍然存在局限性，尤其是在事件定位任务中，最高得分仅为45.2%；3）主流模型在一般科学问题上表现出强大的性能，而开源模型在数学方面表现较弱。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频理解评估基准主要集中在英语和西方文化背景下，无法全面评估模型在不同文化和语言环境下的理解能力。此外，现有基准的领域覆盖范围有限，难以反映真实世界视频的多样性。因此，需要一个能够弥合文化、语言和领域差异的视频理解评估基准。

核心思路：VideoVista-CulturalLingo的核心思路是构建一个包含多文化、多语言和多领域视频数据的综合性评估基准。通过引入来自中国、北美和欧洲的视频，并提供中文和英文两种语言的问答对，以及涵盖数百个人工创建领域的视频，从而更全面地评估视频理解模型的能力。

技术框架：VideoVista-CulturalLingo基准包含以下几个关键组成部分：1）视频数据收集：从多个来源收集涵盖不同文化、语言和领域的视频数据。2）问答对生成：为每个视频生成中文和英文两种语言的问答对，问题类型包括描述性问题、推理问题和时间定位问题。3）模型评估：使用VideoVista-CulturalLingo基准评估现有视频理解模型的性能，并分析模型的优势和不足。

关键创新：VideoVista-CulturalLingo的关键创新在于其文化、语言和领域的全面性。它是第一个旨在弥合文化、语言和领域差异的视频理解评估基准。通过引入多文化、多语言和多领域的视频数据，VideoVista-CulturalLingo能够更全面地评估视频理解模型的能力，并为未来的研究提供更具挑战性的评估平台。

关键设计：VideoVista-CulturalLingo包含1389个视频和3134个问答对。视频来源于数百个人工创建的领域，涵盖了中国、北美和欧洲的文化。问答对以中文和英文两种语言呈现，问题类型包括描述性问题、推理问题和时间定位问题。评估指标包括准确率、F1值和事件定位的IoU。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有模型在处理中文相关问题和时间理解方面存在不足。例如，现有模型在以中国为中心的问题上的表现比以西方为中心的问题差，尤其是在中国历史相关问题上。此外，开源模型在事件定位任务中的最高得分仅为45.2%，表明其在时间理解方面仍有很大的提升空间。

🎯 应用场景

VideoVista-CulturalLingo可用于评估和提升多模态AI系统在视频理解方面的能力，尤其是在跨文化、跨语言和跨领域场景下的应用。该基准可以促进视频理解模型在智能监控、自动驾驶、教育娱乐等领域的应用，并推动人工智能技术的全球化发展。

📄 摘要（原文）

Assessing the video comprehension capabilities of multimodal AI systems can effectively measure their understanding and reasoning abilities. Most video evaluation benchmarks are limited to a single language, typically English, and predominantly feature videos rooted in Western cultural contexts. In this paper, we present VideoVista-CulturalLingo, the first video evaluation benchmark designed to bridge cultural, linguistic, and domain divide in video comprehension. Our work differs from existing benchmarks in the following ways: 1) Cultural diversity, incorporating cultures from China, North America, and Europe; 2) Multi-linguistics, with questions presented in Chinese and English-two of the most widely spoken languages; and 3) Broad domain, featuring videos sourced from hundreds of human-created domains. VideoVista-CulturalLingo contains 1,389 videos and 3,134 QA pairs, and we have evaluated 24 recent open-source or proprietary video large models. From the experiment results, we observe that: 1) Existing models perform worse on Chinese-centric questions than Western-centric ones, particularly those related to Chinese history; 2) Current open-source models still exhibit limitations in temporal understanding, especially in the Event Localization task, achieving a maximum score of only 45.2%; 3) Mainstream models demonstrate strong performance in general scientific questions, while open-source models demonstrate weak performance in mathematics.