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MLNTeam-Unical/NFT-70M_text

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Hugging Face2025-03-17 更新2024-03-04 收录
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官方服务:
资源简介:
NFT-70M_text数据集是NFT-70M_transactions数据集的配套数据集,后者是2021年至2023年间从OpenSea收集的最大的、最新的非同质化代币(NFT)交易数据集。NFT-70M_text数据集中的文本内容被替换为通过all-mpnet-base-v2神经网络模型生成的加密表示(即嵌入)。
提供机构:
MLNTeam-Unical
原始信息汇总

数据集卡片 "NFT-70M_text"

数据集概述

NFT-70M_text 数据集是我们发布的 NFT-70M_transactions 数据集的配套数据集,该数据集是2021年至2023年间从 OpenSea 收集的最大的、最新的非同质化代币(NFT)交易集合。

NFT-70M_transactions 数据集卡片的数据匿名化部分中,我们报告了与NFT数据相关的文本内容被替换为标识符,这些标识符是使用 all-mpnet-base-v2 神经网络模型获得的文本内容的加密表示(即嵌入)。

数据集信息

  • 特征:
    • id: 字符串类型
    • emb: 浮点数序列,类型为 float32
  • 分割:
    • train: 字节数为 98031916170,样本数为 31749685
  • 下载大小: 9751089154 字节
  • 数据集大小: 98031916170 字节
  • 大小类别: 10M < n < 100M
  • 许可证: cc-by-nc-4.0
  • 任务类别:
    • 时间序列预测
    • 文本分类
    • 特征提取
    • 文本生成
    • 零样本分类
    • 文本到文本生成
    • 句子相似性
    • 图像分类
    • 图像到文本
    • 文本到图像
    • 文本检索
  • 语言: 英语
  • 标签:
    • 非同质化代币
    • 加密货币
    • Web3
    • 艺术
    • 多模态学习
  • 美观名称: NFT-70M_text

数据伦理和知情同意

本数据仓库仅供研究和信息目的使用。

任何基于本仓库数据得出的发现应旨在支持关于NFT的决策制定,而不是取代人类专家。

作者不对基于本仓库数据进行的交易失败承担任何责任。

使用条款

在任何基于本仓库数据的研究成果中,请引用以下论文:

  • L. La Cava, D. Costa, A. Tagarelli: SONAR: Web-based Tool for Multimodal Exploration of Non-Fungible Token Inspiration Networks. In: Proc. ACM SIGIR 2023. Taipei, Taiwan, July 23-27 2023. DOI: https://doi.org/10.1145/3539618.3591821
  • L. La Cava, D. Costa, A. Tagarelli: Visually Wired NFTs: Exploring the Role of Inspiration in Non-Fungible Tokens. CoRR abs/2303.17031 (2023). DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.17031
  • D. Costa, L. La Cava, A. Tagarelli: Show me your NFT and I tell you how it will perform: Multimodal representation learning for NFT selling price prediction. In: Proc. ACM WebConf 2023, pp. 1875-1885. Austin, TX, USA, 30 April 2023 – 4 May 2023. DOI: https://doi.org/10.1145/3543507.3583520

本仓库中的数据是通过 OpenSea 提供的 REST API 获取的。您还应承认 OpenSea API

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作者在此声明,他们不对本仓库数据中可能包含的有害或令人反感的内容负责。

数据集的用户在使用数据时应履行应有的谨慎和责任,包括但不限于: (i) 内容审查:用户应仔细审查数据集的内容,并评估其对其预期目的的适用性; (ii) 合规性:用户有责任确保其对数据集的使用符合所有适用的法律、法规和道德标准; (iii) 数据处理:用户可能需要应用数据预处理、过滤或其他技术以根据需要删除或处理任何令人反感或有害的内容。

本数据集的作者对数据的准确性、完整性或适用性不承担任何责任,并且不对因使用或滥用数据集而产生的任何后果负责。

通过访问和使用本数据集,用户承认并接受此免责声明。

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