MIntRec2.0 は、清華大学などが提案した大規模なマルチモーダル マルチパーティ ベンチマーク データ セットで、特に会話内の意図を特定し、意図的でないコンテンツを検出するために使用されます。以前の MIntRec と比較して、MINtRec2.0 のデータ量は 15K に増加し、30 のインテント カテゴリをカバーし、テキスト、ビデオ、オーディオなどのモーダルを含む約 9.3K のインテント内と 5.7K のインテント外の注釈付き文が含まれています。 。

データ セットは 1,245 の会話で構成され、各会話には平均 12 のステートメントが含まれ、各ステートメントには意図ラベルが装備され、各会話には少なくとも 2 人の話者が含まれ、すべてのステートメントには話者の ID がタグ付けされています。さらに、オープンワールド シナリオのニーズに応えて、MIntRec2.0 では、既知の意図カテゴリに属さないステートメントを識別する OOS タグを導入し、システムの堅牢性を強化しています。このデータセットは、マルチモーダルな意図の理解に関する研究を促進し、より自然な人間とコンピューターの対話と AGI への道のための強固な基盤を築くことを目的としています。