研究人员推出了 Video2Reaction，这是一个新的多模态数据集和基准，旨在预测观众对视频内容的情感反应。该数据集包含超过 10,000 个视频，利用一个两阶段的流程和开源 LLM 来标注社交媒体引发的情绪，准确率达到 86%。虽然微调的基础视频模型显示出潜力，但即使是 LLaVA-NeXT 等最先进的方法在处理固有的主观性时也面临挑战，在预测主要反应方面仅达到 77% 的 Top-3 F1 分数。 AI
影响 该数据集可以通过更好地预测观众的情感反应，从而推动视频理解和个性化内容推荐方面的研究。
排序理由 该集群描述了一篇介绍特定 AI 任务数据集和基准的新学术论文。
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arXiv:2607.06875v1 Announce Type: cross Abstract: Understanding and forecasting audience reactions to video content are crucial for improving content creation, recommendation systems, and media analysis. To enable audience reaction prediction and other content engagement applicat…
Understanding and forecasting audience reactions to video content are crucial for improving content creation, recommendation systems, and media analysis. To enable audience reaction prediction and other content engagement applications, we introduce $\textbf{Video2Reaction}$, a mu…