Прогнозирование тенденций развития и цен на рынке недвижимости с помощью предварительной обработки и анализа тональности текста

Аннотация

Повсеместный рост в области интеллектуального анализа текста, где интеллектуальный анализ социальных сетей играет значительную роль, является беспрецедентным. Это становится потенциальным источником изучения и анализа познаний людей, особенно с помощью предварительной обработки анализа тональности и текста. Анализ потенциального влияния настроений на реальные рынки недвижимости вызывает дискуссии ученых из области финансов, оценки и рыночной эффективности. Следовательно, это является весьма важной задачей для нашего исследования, которое не только обеспечивает подходящую платформу для подобных обсуждений, но и для всех, активно ищущих информацию о рынке недвижимости. Интеллектуальный анализ текста привлек внимание пользователей информации о рынке недвижимости, который находится на грани серьезных трансформаций. Доступность данных в таком гигантском объеме требует регулярного и критического анализа всей этой информации на предмет правдоподобия различных точек зрения. Огромные объемы текстов в социальных сетях онлайн можно использовать для эффективного извлечения релевантной информации о недвижимости. Поскольку интеллектуальный анализ текста играет важную и решающую роль в раскрытии этой идеи, необходимо тщательно изучить данные проблемы и их вклад в развитие анализа социальных сетей. В этой статье кратко рассмотрено текущее состояние предварительной обработки и анализа тональности текста для анализа рынка недвижимости. Особое внимание уделяется источникам и механизму изучения, доступным для исследователей и практиков в сфере недвижимости, также обсуждаются основные задачи интеллектуального анализа текста, представляющие интерес для широкого круга потребителей результатов исследования. Таким образом, основная цель этой статьи состоит в том, чтобы разъяснить и исследовать те области социальных сетей, которые широко доступны для предварительной обработки и анализа тональности текста о недвижимости для прогнозирования тенденций и цен на рынке недвижимости.