词语难度评估数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：词语难度,语言学,文本简化,深度学习,特征工程,自然语言处理,词频分析,二分类问题
数据概述
本数据集包含40,481条数据记录，主要用于评估词语的难度。数据集的每个实例包含多个特征，包括词语本身、词长、词频、词频的对数变换、平均反应时间（Mean RT）、平均反应时间的Z分数（Zscore）、标准差（SD）、观察值数量、平均准确率等。其中，词语难度通过I_Zscore特征表示，其取值范围为0到1，0表示简单，1表示困难。数据集以CSV格式存储，具体难度标签的计算方法参考相关研究论文。
数据用途概述
该数据集适用于词语难度预测、文本简化系统开发、自然语言处理任务评估、深度学习模型的特征分析等多个场景。研究者可以利用此数据集探索基于深度学习的词语难度预测模型，改进传统的手动特征工程方法。此外，数据集还可用于对比不同模型的性能，优化语言处理任务中的词语复杂性评估。投资机构、教育机构及语言学研究者均可从中受益，例如开发更高效的文本简化工具，或深入理解词汇难度对用户行为的影响。
