論文の概要: A Social Data-Driven System for Identifying Estate-related Events and Topics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03711v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 14:48:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-10 09:30:49.337543
• Title: A Social Data-Driven System for Identifying Estate-related Events and Topics
• Title（参考訳）: 不動産関連イベントとトピックを識別するソーシャルデータ駆動システム
• Authors: Wenchuan Mu, Menglin Li, Kwan Hui Lim,
• Abstract要約: 本稿では、ソーシャルメディアコンテンツから不動産関連事象を検出し分類するための言語モデルに基づくシステムを提案する。 我々のシステムは階層的な分類フレームワークを用いて、まず関連するポストをフィルタリングし、それらを実行可能な不動産関連トピックに分類する。 この統合されたアプローチは、都市管理、運用対応、状況認識のためのタイムリーでデータ駆動的な洞察をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.541601893470368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media platforms such as Twitter and Facebook have become deeply embedded in our everyday life, offering a dynamic stream of localized news and personal experiences. The ubiquity of these platforms position them as valuable resources for identifying estate-related issues, especially in the context of growing urban populations. In this work, we present a language model-based system for the detection and classification of estate-related events from social media content. Our system employs a hierarchical classification framework to first filter relevant posts and then categorize them into actionable estate-related topics. Additionally, for posts lacking explicit geotags, we apply a transformer-based geolocation module to infer posting locations at the point-of-interest level. This integrated approach supports timely, data-driven insights for urban management, operational response and situational awareness.
• Abstract（参考訳）: TwitterやFacebookといったソーシャルメディアプラットフォームは、私たちの日常生活に深く浸透し、ローカルニュースや個人体験のダイナミックストリームを提供しています。 これらのプラットフォームは、特に都市人口の増加の文脈において、不動産関連の問題を識別するための貴重な資源として位置づけられている。 本研究では、ソーシャルメディアコンテンツから不動産関連事象を検出し分類するための言語モデルに基づくシステムを提案する。 我々のシステムは階層的な分類フレームワークを用いて、まず関連するポストをフィルタリングし、それらを実行可能な不動産関連トピックに分類する。 さらに、明示的なジオタグを欠いたポストに対しては、トランスフォーマーベースのジオロケーションモジュールを用いて、関心の点におけるポスト位置を推測する。 この統合されたアプローチは、都市管理、運用対応、状況認識のためのタイムリーでデータ駆動的な洞察をサポートする。

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