論文の概要: Show me your NFT and I tell you how it will perform: Multimodal
representation learning for NFT selling price prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01676v2
- Date: Mon, 6 Feb 2023 10:44:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 12:38:27.987319
- Title: Show me your NFT and I tell you how it will perform: Multimodal
representation learning for NFT selling price prediction
- Title（参考訳）: NFT販売価格予測のためのマルチモーダル表現学習
- Authors: Davide Costa, Lucio La Cava, Andrea Tagarelli
- Abstract要約: 非Fungible Tokens(NFT)は、ブロックチェーン技術とスマートコントラクトに基づく、デジタルアートフォーム(アートワークやコレクションブルなど)上のユニークな暗号資産の所有権の行為を表す。
我々は,NFT画像とテキストのコレクション上に,グラフニューラルネットワークモデルとともにトランスフォーマーベースの言語と視覚モデルをトレーニングするために設計された,新しいマルチモーダルディープラーニングフレームワークであるMERLINを提案する。
MERLINの重要な側面は、NFTトレーディングに関心のあるユーザが処理したいプライマリデータのみを利用するため、金融機能に対する独立性である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Non-Fungible Tokens (NFTs) represent deeds of ownership, based on blockchain
technologies and smart contracts, of unique crypto assets on digital art forms
(e.g., artworks or collectibles). In the spotlight after skyrocketing in 2021,
NFTs have attracted the attention of crypto enthusiasts and investors intent on
placing promising investments in this profitable market. However, the NFT
financial performance prediction has not been widely explored to date.
In this work, we address the above problem based on the hypothesis that NFT
images and their textual descriptions are essential proxies to predict the NFT
selling prices. To this purpose, we propose MERLIN, a novel multimodal deep
learning framework designed to train Transformer-based language and visual
models, along with graph neural network models, on collections of NFTs' images
and texts. A key aspect in MERLIN is its independence on financial features, as
it exploits only the primary data a user interested in NFT trading would like
to deal with, i.e., NFT images and textual descriptions. By learning dense
representations of such data, a price-category classification task is performed
by MERLIN models, which can also be tuned according to user preferences in the
inference phase to mimic different risk-return investment profiles.
Experimental evaluation on a publicly available dataset has shown that MERLIN
models achieve significant performances according to several financial
assessment criteria, fostering profitable investments, and also beating
baseline machine-learning classifiers based on financial features.
- Abstract（参考訳）: 非ファンジブルトークン(Non-Fungible Tokens、NFT)は、ブロックチェーン技術とスマートコントラクトに基づく、デジタルアートフォーム(アートワークやコレクションブルなど)上のユニークな暗号資産の所有行為を表す。
2021年に急上昇したNFTは、暗号通貨愛好家や投資家の注目を集め、この黒字市場への有望な投資を図っている。
しかし、NFTの財務業績予測は、これまで広く研究されていない。
本研究では,NFT 画像とそのテキスト記述が NFT 販売価格の予測に不可欠なプロキシであるという仮説に基づいて,上記の問題に対処する。
そこで本研究では,NFTのイメージとテキストのコレクション上に,グラフニューラルネットワークモデルとともにトランスフォーマーベースの言語と視覚モデルをトレーニングするための,新しいマルチモーダルディープラーニングフレームワークであるMERLINを提案する。
MERLINの重要な側面は、NFTトレーディングに関心のあるユーザーが扱おうとする主要なデータ、すなわちNFT画像とテキスト記述のみを利用するため、金融機能に対する独立性である。
このようなデータの密度の高い表現を学習することにより、MERLINモデルにより価格カテゴリー分類タスクが実行され、推論フェーズにおけるユーザの好みに応じて調整することで、異なるリスク・リターン投資プロファイルを模倣することができる。
公開データセットでの実験的評価では、マーリンモデルがいくつかの金融評価基準に従って重要なパフォーマンスを達成し、収益性のある投資を促進し、金融特徴に基づくベースライン機械学習分類器を打ち負かすことが示されている。
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