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TVR-Ranking: 一份暧昧查询下的视频时刻排序检索数据集
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一项名为RVMR的新任务，通过自然语言查询在视频中定位匹配时刻的排名列表，并开发了TVR-Ranking数据集。通过手动注释94,442个查询-时刻对，为该任务开发了评估指标，并进行了三个基准模型的实验评估。实验结果表明，RVMR任务给现有模型带来了新的挑战，该数据集对多模态搜索的研究有所贡献。
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关键要点
- 介绍了一项名为RVMR的新任务，通过自然语言查询在视频中定位匹配时刻的排名列表。
- 基于TVR数据集中的原始视频和现有时刻标注开发了TVR-Ranking数据集。
- 对94,442个查询-时刻对进行了手动注释，开发了NDCG@K和IoU≥μ的评估指标。
- 进行了三个基准模型的实验评估，结果表明RVMR任务给现有模型带来了新的挑战。
- 该数据集对多模态搜索的研究有所贡献，数据集可在指定网址获取。
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