Fugu-MT 論文翻訳(概要): Digital Asset Valuation: A Study on Domain Names, Email Addresses, and NFTs

論文の概要: Digital Asset Valuation: A Study on Domain Names, Email Addresses, and NFTs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10637v1
Date: Thu, 6 Oct 2022 12:59:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-30 12:17:17.083904
Title: Digital Asset Valuation: A Study on Domain Names, Email Addresses, and NFTs
Title（参考訳）: デジタルアセット評価:ドメイン名、メールアドレス、NFTに関する研究
Authors: Kai Sun
Abstract要約: DASHは、古典的なものからブロックチェーンベースのものまで、複数のデジタルアセットクラスを特徴とする、最初のデジタルアセット販売履歴データセットである。 DASHのベースラインとして,従来の機能ベースの強力なモデルを構築します。これまでの文献では研究されていない微調整事前学習言語モデルに基づく深層学習モデルについて検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.16271611433618
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Existing works on valuing digital assets on the Internet typically focus on a single asset class. To promote the development of automated valuation techniques, preferably those that are generally applicable to multiple asset classes, we construct DASH, the first Digital Asset Sales History dataset that features multiple digital asset classes spanning from classical to blockchain-based ones. Consisting of 280K transactions of domain names (DASH_DN), email addresses (DASH_EA), and non-fungible token (NFT)-based identifiers (DASH_NFT), such as Ethereum Name Service names, DASH advances the field in several aspects: the subsets DASH_DN, DASH_EA, and DASH_NFT are the largest freely accessible domain name transaction dataset, the only publicly available email address transaction dataset, and the first NFT transaction dataset that focuses on identifiers, respectively. We build strong conventional feature-based models as the baselines for DASH. We next explore deep learning models based on fine-tuning pre-trained language models, which have not yet been explored for digital asset valuation in the previous literature. We find that the vanilla fine-tuned model already performs reasonably well, outperforming all but the best-performing baselines. We further propose improvements to make the model more aware of the time sensitivity of transactions and the popularity of assets. Experimental results show that our improved model consistently outperforms all the other models across all asset classes on DASH.
Abstract（参考訳）: 既存のインターネット上のデジタル資産の評価作業は、通常は単一の資産クラスに焦点を当てている。自動評価技術,好ましくは複数のアセットクラスに適用可能なものの開発を促進するために,古典的からブロックチェーンベースの複数のデジタルアセットクラスを対象とする,最初のデジタルアセット販売履歴データセットであるDASHを構築した。ドメイン名の280Kトランザクション(DASH_DN)、メールアドレス(DASH_EA)、およびEthereum Name Service Name(DASH_NFT)のような非偽造トークン(DASH_NFT)ベースの識別子(DASH_NFT)で構成され、サブセットのDASH_DN、DASH_EA、DASH_NFTはそれぞれ識別子にフォーカスする最初のNFTトランザクションデータセットである。 DASHのベースラインとして,従来の機能ベースの強力なモデルを構築します。次に,事前学習された言語モデルに基づく深層学習モデルについて検討する。バニラの微調整モデルはすでに十分な性能を発揮しており、最高の性能のベースライン以外を上回ります。さらに、モデルがトランザクションの時間的感度と資産の人気をより認識できるようにするための改善も提案する。実験の結果,改善されたモデルはDASH上のすべてのアセットクラスにおいて,他のモデルよりも一貫して優れていた。

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