MSR-VTT 10K v2.0更新版包含经过优化和扩充后的视频描述数据集，新增大量多语言标注，旨在提升跨模态理解及生成任务的性能。
对MSR数据集的json文件进行split划分如下：train部分包含video0到video6512（共6513个视频）；val部分为video6513到video7009（共497个视频）；test部分涵盖从video7010到video9999（共计2990个视频）。以下是实现这一划分并读取写入json文件的Python代码示例：
```python
import json
# 定义数据集分割范围
train_range = (0, 6513)
val_range = (6513, 7010)
test_range = (7010, 9999)
def split_dataset(data_path):
with open(data_path) as f:
data_dict = json.load(f)
train_data = {}
val_data = {}
test_data = {}
for video_id in range(len(data_dict)):
if train_range[0] <= video_id < train_range[1]:
train_data[str(video_id)] = data_dict[str(video_id)]
elif val_range[0] <= video_id < val_range[1]:
val_data[str(video_id)] = data_dict[str(video_id)]
elif test_range[0] <= video_id < test_range[1]:
test_data[str(video_id)] = data_dict[str(video_id)]
# 保存分割后的数据集
with open(train.json, w) as f:
json.dump(train_data, f)
with open(val.json, w) as f:
json.dump(val_data, f)
with open(test.json, w) as f:
json.dump(test_data, f)
# 使用函数
split_dataset(path_to_your_json_file)
```
这段代码首先加载原始的json文件，然后根据定义好的范围分割数据集，并分别保存为train、val和test三个新的json文件。请确保将“`path_to_your_json_file`”替换为你实际存放MSR数据集json文件的位置路径。
注意：上述示例假设输入的数据字典以连续整数编号的视频作为键值，从0开始递增到最大索引号（即9999）。如果原始json文件中的结构有所不同，则可能需要对代码进行相应的调整。
5星
