文本质量评估预测数据集TextQualityAssessmentPrediction-dingyan
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 语言评估, 机器学习, 自然语言处理, 文本质量, 评分预测, 文本特征, 模型训练
数据概述：
该数据集包含来自文本质量评估任务的数据，记录了文本样本及其在多个维度上的评估分数，旨在用于构建文本质量评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本评估数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，可能源于多种语言环境下的文本。
数据维度：包括“text_id”（文本唯一标识符）和“cohesion”（凝聚力）、“syntax”（句法）、“vocabulary”（词汇）、“phraseology”（用语）、“grammar”（语法）、“conventions”（规范）六个维度上的评估分数。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于文本质量评估竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于文本质量评估、语言学研究以及机器学习模型训练。
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、语言学和人工智能领域的学术研究，如文本质量评估模型的构建、不同语言特征对文本质量的影响研究等。
行业应用：可以为教育科技、内容审核、写作辅助工具等行业提供数据支持，尤其在自动化文本质量评估、写作质量打分等方面具备实用价值。
决策支持：支持内容创作平台、教育机构等进行文本质量的自动评估与优化，辅助用户提升文本质量。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本质量评估相关概念。
此数据集特别适合用于探索文本不同维度特征与整体质量之间的关系，帮助用户构建文本评估模型，实现文本质量的自动评估与优化。
