Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Multi-Modal Deep Learning Based Approach for House Price Prediction

論文の概要: A Multi-Modal Deep Learning Based Approach for House Price Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05335v1
Date: Mon, 9 Sep 2024 05:26:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-10 15:50:59.572676
Title: A Multi-Modal Deep Learning Based Approach for House Price Prediction
Title（参考訳）: 住宅価格予測のためのマルチモーダルディープラーニングに基づくアプローチ
Authors: Md Hasebul Hasan, Md Abid Jahan, Mohammed Eunus Ali, Yuan-Fang Li, Timos Sellis,
Abstract要約: 住宅のより正確な表現を学習するために,様々なタイプのデータを活用するマルチモーダルディープラーニング手法を提案する。特に, 住宅属性, 地理空間近傍, および最も重要な特徴は, 住宅を表わすテキスト記述や画像から学習する。その結果、住宅広告記述のテキスト埋め込みと住宅画像のイメージ埋め込みは、住宅価格予測精度を著しく向上させることができることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.02810406484948
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate prediction of house price, a vital aspect of the residential real estate sector, is of substantial interest for a wide range of stakeholders. However, predicting house prices is a complex task due to the significant variability influenced by factors such as house features, location, neighborhood, and many others. Despite numerous attempts utilizing a wide array of algorithms, including recent deep learning techniques, to predict house prices accurately, existing approaches have fallen short of considering a wide range of factors such as textual and visual features. This paper addresses this gap by comprehensively incorporating attributes, such as features, textual descriptions, geo-spatial neighborhood, and house images, typically showcased in real estate listings in a house price prediction system. Specifically, we propose a multi-modal deep learning approach that leverages different types of data to learn more accurate representation of the house. In particular, we learn a joint embedding of raw house attributes, geo-spatial neighborhood, and most importantly from textual description and images representing the house; and finally use a downstream regression model to predict the house price from this jointly learned embedding vector. Our experimental results with a real-world dataset show that the text embedding of the house advertisement description and image embedding of the house pictures in addition to raw attributes and geo-spatial embedding, can significantly improve the house price prediction accuracy. The relevant source code and dataset are publicly accessible at the following URL: https://github.com/4P0N/mhpp
Abstract（参考訳）: 住宅不動産セクターの重要な側面である住宅価格の正確な予測は、幅広い利害関係者にとって重要な関心事である。しかし, 住宅価格の予測は, 住宅の特徴, 立地, 周辺地域などの影響を受けやすいため, 複雑な作業である。近年の深層学習技術を含む幅広いアルゴリズムを活用して住宅価格を正確に予測しようとする試みは数多くあったが、既存のアプローチではテキストや視覚的特徴など幅広い要素を考慮できなかった。本稿では, 住宅価格予測システムにおいて, 住宅価格予測システムにおいて, 特徴, テキスト記述, 地理空間近傍, 住宅画像などの属性を包括的に組み込むことで, このギャップを解消する。具体的には、異なるタイプのデータを活用して住宅のより正確な表現を学習するマルチモーダル深層学習手法を提案する。特に, 住宅属性, 地理空間近傍, そして最も重要なものは, 住宅を表わすテキスト記述や画像から, そして最後に, 下流回帰モデルを用いて, この共同学習した埋め込みベクトルから住宅価格を予測する。実世界のデータセットを用いた実験結果から,住宅の広告表示のテキスト埋め込みと住宅画像の画像埋め込みは,原属性や空間埋め込みに加えて,住宅価格予測精度を大幅に向上させることができることがわかった。関連するソースコードとデータセットは、以下のURLで公開されている。

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