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另外網站[問卦] 台南的房價這幾年怎麼高成這樣PTT推薦- Gossiping也說明：市區新蓋的大樓3字頭，連柳營這種鬼地方透天也要近千，. 朋友前年新買一間透天，去年硬生生房價多100多。 想當年南鐵東 ...

國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 李忠憲的 運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例 （2021），提出台南市 房價 PTT關鍵因素是什麼，來自於情感分析、輿情分析、稅制改革、機器學習、主題建模、BERT。

而第二篇論文國立臺北大學 企業管理學系 李緒東所指導 陳彥樺的 應用文字探勘技術之住宅房價模型 —以新北市汐止區為例 （2019），提出因為有 文字探勘、時間序列分析、特徵價格法、房價、實價登錄的重點而找出了 台南市 房價 PTT的解答。

最後網站[新聞] 難道台南不能有6字頭房價？莫非是實施了- home-sale則補充：連結：https://reurl.cc/zNyd2Q 內文： 近日台南市平實營區某建案傳出房價每坪飆出6字頭，消息一出，立刻引來台南地政局高度關注，隨邀集消保官殺到建 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台南市 房價 PTT，大家也想知道這些：

運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例

為了解決台南市 房價 PTT的問題，作者李忠憲 這樣論述：

過往政府推動稅制改革時，為了確保能夠多方參考不同意見，多以召集專家學者舉行座談會、研討會等方式先擬出草案，再輔以民調或問卷等抽樣統計方式來蒐集民眾的意見。隨著網路社交媒體的出現，民眾在網路上發表評論與意見，形成所謂的「網路輿情」。相較於傳統方式，透過對網路輿情的分析，能夠快速及廣泛的了解民眾對稅制改革的意見。但民眾對於與其經濟活動息息相關的稅制改革，往往批評多過於建議，使得真正有用的評論被淹沒在大量的無用評論中，最後模糊了政策討論的焦點。因此，在眾多的輿情中快速辨別出真正有用的評論，才能使政府獲得真正有用的意見反饋。 本研究藉由蒐集網路社交媒體上有關房地合一稅的評論與意見，運用

BERT語言模型結合深度學習來對評論的品質進行分類，並評估分類模型的有效性及性能後，將有用的評論進行主題建模，提取出民眾所關心的房地合一稅關鍵主題與單詞。 本研究先以調整分類模型的學習率及訓練週期等兩項超參數進行實驗，結果顯示所有組合的AUC平均為86.79%，且平均準確率達到82.20%，代表所建構的模型具有分類預測能力。其次，為了優化模型，將不平衡資料集加以調整，使有用及無用的評論筆數以1：1的比例進行實驗，在準確率幾無差異的情形下，平均精確率來到80.19%，大幅提升了12.26%，代表模型的分類性能有所提高。最後將經過評論品質分類後的評論進行主題提取後發現，民眾最關心的主題表現在

「囤房稅」及「房價」上，說明民眾對於房地合一稅的效果抱持保留的看法，希望能加入囤房稅等配套措施，以真正達到抑制炒房、平穩房價的效果。 經由實驗結果顯示，本研究所建構的評論品質分類模型，對於由網路社交媒體上所蒐集到的輿情，可以篩選出真正有用的評論與意見，希望未來能讓政府部門快速掌握真正有用的輿情，並做為制定公共政策時的參考。

應用文字探勘技術之住宅房價模型 —以新北市汐止區為例

為了解決台南市 房價 PTT的問題，作者陳彥樺 這樣論述：

購屋是人生中的大事，然而一般民眾在資訊不對稱與經驗不足的情況下，實在難以做出優質的決策。我國在2012年8月1日起實施不動產實價登錄，希望藉由此一公開資訊避免人為操作，促進不動產交易健全化。然而，實價登錄實施8年以來，仍有需要改善之處，如預售屋登錄時間過晚，導致價格失真、實價登錄資訊採去識別化方法，使一般民眾無法辨認該標的確切位置等問題。因此，在實價登錄制度尚未完善之前，一般大眾可能對所揭露之資料存在疑慮，在買賣房屋前會相對謹慎，先搜尋足量資訊及評價後，才進行購屋行為，以避免進行不合理的交易產生損失。本研究以新北市汐止區為例，並選擇內政部不動產交易實價查詢服務網以及臺灣知名網路論壇（批踢踢實

業坊，以下簡稱PTT）作為資料來源。研究中先利用特徵價格模型對實價登錄資料進行分析，分析出影響房價的變數。接著，加入時間序列變數與文字探勘結果，建構新的特徵價格模型，希冀能提供一個更準確的房價預測模型給未來買賣房屋者作為參考。研究結果顯示，一般大眾在PTT home-sale版上討論房屋相關議題時，主要以房屋特徵如移轉坪數、屋齡、車位等為考慮要點。在住宅價格預測模型方面，原始的特徵價格模型在加入實價登錄筆數與文字探勘結果的變數之後，配適值獲得些微改善。在考慮時間序列變數的模型中，加入實價登錄筆數與文字探勘結果的變數後，其配適值並無改善；但在預售屋的預測模型中，其配適值獲得相當改善。透過研究結果

發現，PTT home-sale版文章數對住宅價格有正向影響；而實價登錄筆數則對住宅價格有負向的影響。

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