文本连贯性与风格预测数据集TextCohesionandStylePredictionDataset-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 写作风格, 连贯性, 语言模型, 机器学习, 自然语言处理, 文本特征, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自文本分析项目的数据，记录了不同文本的全文内容及其相关的连贯性、句法、词汇、短语、语法和写作规范等方面的评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本语料数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，文本内容可能涵盖多种文化背景。
数据维度：数据集包括text_id（文本唯一标识符）、full_text（全文内容）、cohesion（连贯性）、syntax（句法）、vocabulary（词汇）、phraseology（短语）、grammar（语法）、conventions（写作规范）以及pred_0到pred_5等多个预测指标。
数据格式：CSV格式，包含多个以extract_pred_temp开头的csv文件，便于文本分析和预测模型构建。
来源信息：数据来源于文本分析项目，可能经过人工标注或自动评估。该数据集适合用于文本风格分析、写作质量评估，以及构建文本生成或编辑模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、文本挖掘和计算语言学领域的学术研究，如文本连贯性评估、写作风格分析、文本自动生成质量评估等。
行业应用：可以为教育科技、内容创作、智能写作辅助工具等行业提供数据支持，尤其是在写作质量评估、文本风格迁移、自动校对等方面。
决策支持：支持内容创作平台和教育机构进行文本质量评估和个性化学习路径推荐，帮助用户提升写作水平。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本的内在结构和风格特征。
此数据集特别适合用于探索文本的内在特征与人类对文本的主观评价之间的关系，帮助用户实现文本质量的量化评估和优化。
