ViMU 是由新加坡国立大学于 2026 年发布的一个视频隐喻理解基准数据集，相关论文成果为 ViMU: Benchmarking Video Metaphorical Understanding，旨在评估多模态大模型对视频隐喻的深层语义理解能力。

任务方向：

• 开放式诠释（OE）：评估模型对视频隐含语义与社会意义的自由解释能力
• 证据基础（EG）：评估模型对视频证据定位与多标签预测能力
• 修辞机制识别（RM）：识别视频中的修辞表达机制
• 社会价值信号识别（SV）：分析视频中的社会价值与隐含态度表达

Citation

@article{li2026vimu,
title={ViMU: Benchmarking Video Metaphorical Understanding},
author={Li, Qi and Wang, Xinchao},
journal={arXiv preprint arXiv:2605.14607},
year={2026}
}