WIT by Google AI

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WIT（基于维基百科的图像文本）数据集是一个大型的多模态多语言数据集，包含超过3700万个图像文本集合，支持100多种语言，为多模态机器学习模型的训练和评估提供丰富的数据。

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WIT by Google AI简介

WIT (Wikipedia-based Image Text) Dataset is a large multimodal multilingual dataset comprising 37M+ image-text sets with 11M+ unique images across 100+ languages. – google-research-datasets/wit

什么是”WIT by Google AI”？

WIT（基于维基百科的图像文本）数据集是一个大型的多模态多语言数据集，包含超过3700万个图像文本集合，涵盖100多种语言，拥有超过1100万个独特图像。该数据集可用于训练多模态机器学习模型。

“WIT by Google AI”有哪些功能？

1. 包含超过3700万个图像文本集合，为模型训练提供丰富的数据。
2. 支持100多种语言，满足全球多语言环境下的需求。
3. 提供每个页面的元数据和上下文信息，帮助模型理解图像和文本的背景。
4. 数据集中包含了各种不同的概念和真实世界实体，提供多样性的训练样本。
5. 数据集中的测试集具有挑战性，可以用于评估模型的性能。

产品特点：

1. 数据集规模庞大，是目前公开可用的最大的多模态数据集之一。
2. 支持超过100种语言，覆盖全球范围。
3. 提供页面级别的元数据和上下文信息，帮助模型理解图像和文本的语境。
4. 包含丰富的概念和实体，适用于各种不同的应用场景。
5. 提供具有挑战性的测试集，可以用于评估模型的性能。

应用场景：

1. 多模态机器学习模型的预训练数据集。
2. 图像文本理解和生成任务的训练和评估。
3. 跨语言图像文本任务的研究和开发。

“WIT by Google AI”如何使用？

1. 下载WIT数据集并解压缩。
2. 使用适当的工具和库加载数据集。
3. 根据需要使用数据集进行训练、评估和测试多模态机器学习模型。
4. 可以根据具体任务和需求，选择适当的预处理和数据增强方法。
5. 可以使用WIT数据集进行跨语言图像文本任务的研究和开发。

常见问题：

1. 数据集是否包含图像和文本的对应关系？
是的，WIT数据集中的每个图像都与相应的文本描述进行了对应。2. 数据集是否包含多种语言的文本？
是的，WIT数据集支持100多种语言，可以满足全球范围的多语言需求。3. 数据集是否包含上下文信息？
是的，WIT数据集提供了每个页面的元数据和上下文信息，帮助模型理解图像和文本的语境。4. 数据集是否包含多样性的训练样本？
是的，WIT数据集中包含了各种不同的概念和真实世界实体，提供多样性的训练样本。5. 数据集是否包含具有挑战性的测试集？
是的，WIT数据集提供具有挑战性的测试集，可以用于评估模型的性能。

WIT by Google AI官网入口网址

https://github.com/google-research-datasets/wit

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