Бул жазуу Decentraland экосистемасындагы MANA токени үчүн коомчулуктун маанайы менен бааны болжолдоонун ортосундагы байланышты изилдеген академиялык эмгектин негизинде даярдалган. Каралган изилдөө Leveraging Large Language Models for Sentiment Analysis: Multi-Modal Analysis of Decentraland’s MANA Token деген аталышта.

Изилдөөнүн максаты — Decentraland Discord коомчулугундагы билдирүүлөрдөн алынган маанай сигналдары MANA токенинин кирешелүүлүгүн болжолдоодо баа маалыматтарына кошумча пайда береби же жокпу, аны өлчөө. Бул үчүн RoBERTa негизиндеги маанай классификатору колдонулуп, андан соң LSTM моделдери менен price-only жана multi-modal болжолдоо түзүмдөрү салыштырылган.

Бул мазмун инвестициялык кеңеш эмес. Изилдөө Decentraland коомчулук маалыматтары жана MANA базар маалыматтары боюнча академиялык болжолдоо тажрыйбасын сунуштайт. Жыйынтыктар өткөн маалыматтарга, белгилүү моделдик божомолдорго жана чектелген маалымат мезгилине таянат. Ошондуктан аны түз сатып алуу-сатуу сунушу же так базар божомолу катары кабыл алууга болбойт.

Жаңы академиялык изилдөө Decentralandдын MANA токени үчүн Discord коомчулугунун билдирүүлөрүн баа, көлөм жана базардык капиталдашуу менен бириктирип, токен кирешесин болжолдоого аракет кылат. Изилдөөдө RoBERTa негизиндеги sentiment модели Discord билдирүүлөрүн оң, бейтарап жана терс деп классификациялайт. Андан кийин price-only LSTM модели менен маанай, көлөм жана базардык капиталдаштыруу маалыматтарын да камтыган multi-modal LSTM модели салыштырылат. Табылгалар коомчулуктун маанайы болжолдоо катасын азайтышы мүмкүн экенин көрсөтөт; бирок терс \(R^2\) маанилери модель MANA кирешелериндеги кеңири базар өзгөрмөлүүлүгүн дагы эле жетиштүү түшүндүрө албай жатканын көрсөтөт.

Көйгөй эмнеде?

Metaverse долбоорлору техникалык платформалар гана эмес, коомчулуктар активдүү өз ара аракеттенген санариптик экономикалар. Decentraland сыяктуу виртуалдык дүйнөлөрдө колдонуучулар санарип жер, avatar, иш-чаралар, NFT жана башкаруу процесстери тууралуу тынымсыз баарлашат. Бул баарлашуулардын айрымдары платформага болгон ишенимди, канааттанууну же нааразычылыкты чагылдырышы мүмкүн.

MANA токени Decentraland экосистемасында виртуалдык актив транзакциялары жана башкаруу менен байланышкан крипто актив. Ошондуктан коомчулуктун маанайы токен баасы же кирешеси менен байланышабы деген суроо маанилүү изилдөө маселеси.

Изилдөөнүн негизги көйгөйү мындай: Discord сыяктуу коомчулук каналдарынан алынган маанай сигналдары баанын тарыхына гана таянган болжолдоо моделдерине караганда жакшыраак жыйынтык бере алабы?

Бул суроо өзгөчө metaverse экономикалары үчүн маанилүү. Анткени мындай долбоорлордо баанын кыймылына макро крипто базары гана эмес, платформа ичиндеги колдонуучу тажрыйбасы, коомчулуктун кызыгуусу, иш-чаралар, техникалык көйгөйлөр жана башкаруу тууралуу кабылдоо да таасир этиши мүмкүн.

Ыкма эмнени сунуштайт?

Изилдөө эки негизги маалымат булагын бириктирет. Биринчи булак — MANA токенине тиешелүү күнүмдүк базар маалыматтары. Бул маалыматтар open, high, low, close баалары, соода көлөмү жана базардык капиталдашуу сыяктуу салттуу финансылык талааларды камтыйт. Экинчи булак болсо Decentraland Discord коомчулугундагы #general каналындагы билдирүүлөр.

Тексттик маалыматтар үчүн RoBERTa негизиндеги социалдык медиа маанай модели колдонулат. Ар бир билдирүүгө оң, бейтарап же терс маанай белгиси берилет. Андан соң күнүмдүк маанай упайы эсептелет. Бул күнүмдүк упай баа, көлөм жана базардык капиталдашуу менен бирге multi-modal LSTM моделине берилет.

Изилдөөдө эки LSTM ыкмасы салыштырылат:

Price-only baseline: Модель типтүү баа маалыматын гана колдонот.

Multi-modal model: Модель типтүү баа, соода көлөмү, базардык капиталдашуу жана күнүмдүк Discord маанай упайын бирге колдонот.

Бул салыштыруу маанай маалыматы price-only моделге салыштырмалуу кошумча маалымат береби же жокпу, ошону текшерүүгө багытталган.

Формулалар эмнени түшүндүрөт?

Изилдөөдөгү формулалар MANA баасы кандай көрсөтүлөрүн, киреше кандай эсептелерин, Discord билдирүүлөрүнөн күнүмдүк маанай упайы кандай чыгарыларын жана LSTM болжолдоо моделинин негизги түзүлүшүн көрсөтөт.

1. Типтүү баа

Изилдөөдө күнүмдүк бааны бир өкүл мааниге келтирүү үчүн типтүү баа колдонулат:

Бул жерде \(P_t^H\) күн ичиндеги эң жогорку бааны; \(P_t^L\) күн ичиндеги эң төмөнкү бааны; \(P_t^C\) жабылуу баасын билдирет. Типтүү баа жабылуу баасына гана карабастан, күн ичиндеги баа аралыгын жумшартылган түрдө көрсөтөт.

2. Үзгүлтүксүз киреше

Токен кирешеси типтүү баанын негизинде логарифмдик киреше катары эсептелет:

Бул формула удаалаш эки күндүн ортосундагы салыштырмалуу баа өзгөрүүсүн өлчөйт. Log кирешесин колдонуу финансылык убакыт катарларында баа деңгээлдерин салыштырууга ыңгайлуу кылган кеңири таралган ыкма.

3. Билдирүү деңгээлиндеги маанай белгиси

Ар бир Discord билдирүүсү үчүн модель маанай белгисин чыгарат:

Бул жерде \(+1\) оң, \(0\) бейтарап, \(-1\) терс маанайды билдирет. \(i\) ошол күндөгү билдирүүнү; \(t\) күндү көрсөтөт.

4. Күнүмдүк маанай упайы

Күнүмдүк маанай билдирүүнүн маанайы жана моделдин ишеним деңгээли бирге колдонулуп эсептелет:

Бул жерде \(n_t\) — \(t\) күнүндөгү билдирүүлөрдүн саны. \(\gamma_{i,t}\) моделдин тиешелүү билдирүү үчүн ишеним упайын билдирет. Бул түзүм белгинин багытын гана эмес, моделдин ошол белгиге канчалык ишенгенин да эсепке алат.

5. Маанай класстары

Изилдөөдө күнүмдүк маанай упайы үч аймакка бөлүнөт:

Бул чектер күнүмдүк коомчулук маанайын оң, бейтарап же терс деп жыйынтыктоо үчүн колдонулат.

6. LSTM киргизүү өзгөрмөлөрү

Price-only моделде киргизүү типтүү баа гана:

Multi-modal моделде болсо киргизүү вектору төрт бөлүктөн турат:

Бул жерде \(V_t\) соода көлөмүн; \(M_t\) базардык капиталдаштырууну; \(S_t\) күнүмдүк Discord маанай упайын билдирет. Бул түзүм моделге баа тарыхын гана эмес, коомчулук маалыматын жана базардын көлөмү тууралуу маалыматты да эске алууга мүмкүнчүлүк берет.

7. LSTM дарбаза түзүмү

Изилдөөдө LSTMдин негизги дарбаза механизми жөнөкөйлөтүлгөн түрдө төмөнкүдөй көрсөтүлөт:

Бул жерде \(i_t\) киргизүү дарбазасын; \(o_t\) чыгаруу дарбазасын билдирет. \(\sigma\) — sigmoid функциясы. LSTM бул дарбазалар аркылуу өткөн маалыматтын канчасын сактоону жана жаңы киргизүүнү канчалык эске алууну үйрөнүүгө аракет кылат.

8. Орточо квадраттык ката

Болжолдоо көрсөткүчүн өлчөө үчүн колдонулган биринчи метрика MSE:

MSE чоң болжолдоо каталарын катуураак жазалайт. Ал моделдин кирешени канчалык жакын болжолдогонун өлчөө үчүн колдонулат.

9. Орточо абсолюттук ката

Экинчи ката метрикасы MAE:

MAE болжолдоо каталарынын орточо абсолюттук көлөмүн берет. Ал четке чыккан каталарга MSE сыяктуу катуу реакция кылбайт.

10. Түшүндүрүү күчү: \(R^2\)

Модель кирешедеги өзгөрмөлүүлүктүн канча бөлүгүн түшүндүрө алары \(R^2\) менен өлчөнөт:

\(R^2\) оң болгондо модель орточо болжолго караганда көбүрөөк түшүндүрүүчү деп эсептелет. Бул изилдөөдө эки моделде тең \(R^2\) терс бойдон калган. Бул маанай жана базар маалыматтары кошулган учурда да MANA кирешелериндеги кеңири өзгөрмөлүүлүк дагы эле жетиштүү түшүндүрүлбөгөнүн көрсөтөт.

График, таблица жана схеманын негизги билдирүүсү

PDFдеги 1-сүрөт изилдөөнүн маалымат агымын көрсөтөт. Discord билдирүүлөрү RoBERTa негизиндеги sentiment моделинен өткөрүлөт. Күнүмдүк маанай упайы \(S_t\) түзүлөт. Андан соң бул упай типтүү баа \(\tau_t\) жана соода көлөмү \(V_t\) сыяктуу финансылык көрсөткүчтөр менен бирге LSTM болжолдоо моделине берилет.

2-сүрөт коомчулук маанайынын бөлүштүрүлүшүн жана моделдин көрсөткүчүн жыйынтыктайт. Discord билдирүүлөрүнүн чоң бөлүгү бейтарап класска топтолгон. Изилдөөдө оң билдирүүлөрдүн үлүшү болжол менен %26,94, бейтарап билдирүүлөрдүн үлүшү %60,96, ал эми терс билдирүүлөрдүн үлүшү %12,10 деп көрсөтүлгөн. Бул бөлүштүрүү коомчулуктун маанайы жалпысынан бейтарап, бирок оң тарапка бир аз ыктаганын көрсөтөт.

Моделдин көрсөткүчү жагынан multi-modal түзүм price-only LSTM моделине салыштырмалуу ката өлчөмдөрүн азайткан. Негизги жыйынтык бөлүмүндө MSE мааниси 0.002100дөн 0.001528ге, ал эми MAE мааниси 0.0297ден 0.0241ге түшкөнү айтылат. Бирок эки моделде тең \(R^2\) терс бойдон калгандыктан, бул жакшырууну чектелүү түрдө чечмелөө керек.

PDFтин тиркеме бөлүгүндөгү моделдерди салыштыруу таблицасы да окшош билдирүү берет. Сегиз көз карандысыз иштетүүнүн орточосунда price-only модель үчүн MSE 5.84, sentiment кошулган модель үчүн 5.40 деп берилген. Орточо MAE да өтө аз төмөндөгөн, \(R^2\) болсо -0.266 деңгээлинен -0.170 деңгээлине жакшырган. Бул sentiment маалыматы салым кошо аларын, бирок дагы эле күчтүү түшүндүрүүчү модель түзбөгөнүн көрсөтөт.

Эксперименттер кандай жүргүзүлгөн?

Изилдөөдө MANA токенине тиешелүү күнүмдүк OHLCV маалыматтары колдонулган. Маалымат мезгили 15-июнь 2023 менен 14-июнь 2024 аралыгындагы 366 күндү камтыйт. Базар маалыматтары open, high, low, close, trading volume жана market capitalization талааларын камтыйт.

Тексттик маалыматтар жагында Decentraland Discord коомчулугунун #general каналындагы билдирүүлөр колдонулган. Алгач 5.883 билдирүү чогултулуп, жараксыз жазуулар алынып салынгандан кийин акыркы тексттик корпус 5.513 билдирүүдөн турган.

Ар бир билдирүү RoBERTa негизиндеги маанай модели менен классификацияланган. Андан кийин билдирүүлөр күнүмдүк деңгээлде бириктирилип, \(S_t\) маанай упайы эсептелген.

Болжолдоо бөлүгүндө LSTM модели колдонулган. Price-only модель типтүү бааны гана колдонсо, multi-modal модель типтүү баа, соода көлөмү, базардык капиталдашуу жана маанай упайын бирге колдонот. Көрсөткүчтөр MSE, MAE жана \(R^2\) метрикалары менен өлчөнгөн.

Жыйынтыктар эмнени көрсөтөт?

Изилдөөнүн биринчи жыйынтыгы — Decentraland Discord коомчулугунда маанай негизинен бейтарап. Бейтарап билдирүүлөрдүн көпчүлүктү түзүшү коомчулукта туруктуу ашкере оптимисттик же ашкере пессимисттик маанай жок экенин көрсөтөт. Ошол эле учурда оң билдирүүлөрдүн үлүшү терс билдирүүлөрдүн үлүшүнөн жогору.

Экинчи жыйынтык — терс маанайдагы кескин өсүүлөр көбүнчө колдонуучу деңгээлиндеги техникалык көйгөйлөр менен байланыштуу көрүнөт. Бул маанилүү айырма. Анткени Discord маанайы ар дайым макро базар сигналын бербеши мүмкүн; кээде платформа ичиндеги колдонуучу тажрыйбасын түзүрөөк чагылдырышы мүмкүн.

Үчүнчү жыйынтык — маанай маалыматы болжолдоо көрсөткүчүнө чектелүү, бирок өлчөнө турган салым кошо алат. Multi-modal модель price-only моделге салыштырмалуу MSE жана MAE маанилерин төмөндөттү. Бул коомчулук билдирүүлөрүнөн алынган сигнал толугу менен маанисиз эмес экенин көрсөтөт.

Төртүнчү жана эң этият жыйынтык \(R^2\) менен байланыштуу. Эки моделде тең \(R^2\) терс бойдон калган. Бул MANA токенинин кирешесин баа, көлөм, базардык капиталдашуу жана Discord маанайы менен гана күчтүү түшүндүрүү мүмкүн эмес экенин көрсөтөт. Башкача айтканда, модель кыска мөөнөттүү ката көрсөткүчтөрүндө жакшырса да, жалпы базар динамикасын толук камтый албайт.

Бул эмне үчүн маанилүү?

Бул изилдөө metaverse экономикаларында коомчулук маалыматын финансылык болжолдоо моделдерине кантип кошууга болорун көрсөтүшү жагынан маанилүү. Decentraland сыяктуу платформаларда Discord жөн гана баарлашуу жери эмес; ал колдонуучулардын канааттануусун, техникалык көйгөйлөрүн, күтүүлөрүн жана платформага болгон кызыгуусун чагылдырган коомчулук сигналы.

Финансылык болжолдоо моделдери көбүнчө баа жана көлөм маалыматтарына таянат. Бирок крипто жана metaverse долбоорлорунда коомчулуктун кызыгуусу, башкарууга катышуу жана социалдык маанай да маанилүү болушу мүмкүн. Бул изилдөө ушул социалдык сигналдар модельге кошулганда ката көрсөткүчтөрүндө жакшыруу болушу мүмкүн экенин көрсөтөт.

Бирок жыйынтыктар этият болуу керектигин да көрсөтөт. Discord маанайы платформа ичиндеги тажрыйбаны чагылдырышы мүмкүн; бирок бүтүндөй крипто базарын, макро жаңылыктарды, ликвиддүүлүк шарттарын же инвесторлордун жүрүм-турумун жалгыз өзү түшүндүрө албайт. Ошондуктан коомчулук sentiment маалыматы өз алдынча болжолдоо кыймылдаткычы эмес, кеңири multi-modal талдоо системасынын бөлүгү катары каралышы керек.

Көңүл буруучу жагдайлар

Бул изилдөө инвестициялык кеңеш эмес. MANA же башка крипто актив үчүн сатып алуу-сатуу сунушун камтыбайт.

Маалымат мезгили болгону 366 күндү камтыйт. Узак мөөнөттөрдө жана башка базар режимдеринде жыйынтыктар өзгөрүшү мүмкүн.

Discord маалыматтары бардык инвесторлорду чагылдырбашы мүмкүн. Активдүү Discord колдонуучулары MANA инвесторлорунун же Decentraland колдонуучуларынын белгилүү бир гана бөлүгүн көрсөтүшү мүмкүн.

Маанай модели жалпы социалдык медиа тилинде үйрөтүлгөн RoBERTa негизиндеги модель. Metaverse жана крипто тармагына тиешелүү иронияны, жаргонду, техникалык даттанууну же коомчулук ичиндеги контекстти ар дайым туура түшүнбөшү мүмкүн.

Терс \(R^2\) маанилери моделдин түшүндүрүү күчү чектелүү экенин көрсөтөт. Ошондуктан ката метрикаларындагы жакшырууну ашыра баалоого болбойт.

Изилдөөдө макро крипто базары, Bitcoin таасири, Ethereum тармагынын шарттары, NFT көлөмү, Decentraland ичиндеги жер активдүүлүгү же ири биржалардын ликвиддүүлүгү сыяктуу кошумча өзгөрмөлөр колдонулган эмес. Бул өзгөрмөлөр келечекте кеңири моделдер үчүн маанилүү болушу мүмкүн.

Жыйынтык

Бул академиялык изилдөө Decentraland Discord коомчулугунан алынган маанай сигналдары MANA токенин болжолдоо моделдерине чектелүү, бирок маанилүү салым кошо аларын көрсөтөт. Multi-modal LSTM модели price-only моделге салыштырмалуу MSE жана MAE маанилерин төмөндөткөн.

Бирок изилдөө маанилүү эскертүүнү да берет: коомчулук маанайы жалгыз өзү күчтүү базар түшүндүрүүчү модель эмес. Терс \(R^2\) маанилери MANA кирешесинде дагы эле түшүндүрүлбөгөн олуттуу өзгөрмөлүүлүк бар экенин көрсөтөт.

Verianla үчүн бул изилдөөнүн негизги билдирүүсү мындай: metaverse жана крипто экономикаларында коомчулук маалыматы маанилүү; бирок бул маалымат баа, көлөм, базардык капиталдашуу, платформа активдүүлүгү жана кеңири базар шарттары менен бирге бааланганда гана көбүрөөк мааниге ээ болот.

Булак жана ыкма жөнүндө эскертүү

Бул мазмун Leveraging Large Language Models for Sentiment Analysis: Multi-Modal Analysis of Decentraland’s MANA Token аттуу академиялык PDF изилденип даярдалган. Текст сөзмө-сөз котормо эмес. Изилдөөнүн максаты, маалымат түзүлүшү, негизги формулалары, ыкмалары, жыйынтыктары жана чектөөлөрү Verianla окурмандары үчүн жөнөкөйлөтүлүп, өз алдынча редакциялык кыргыз тилинде кайра баяндалган.

Формулалар изилдөөдөгү негизги математикалык түзүмгө берилген бойдон MathJax шайкеш LaTeX форматында берилген. Жазуу инвестициялык кеңеш, token сунушу же жандуу соода сигналы эмес.