写作评估分数预测数据集_Essay_Scoring_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：写作评估, 文本分析, 机器学习, 情感分析, 评分预测, 论文写作, 自然语言处理, 教育评估
数据概述：
该数据集包含用于评估写作质量的数据，记录了学生的作文ID及对应的评估分数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态评估结果。
地理范围：数据未限制地域，可能来源于全球范围内的写作评估活动。
数据维度：包含“essay_id”（作文唯一标识符）和“score”（评估分数）两个字段，适用于评分预测、回归分析等任务。
数据格式：CSV格式，包含submission_1.csv和train_feats.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开学术资源或写作评估平台，已进行匿名处理与结构化整理。
该数据集适合用于写作评估、文本分析、情感分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于教育领域、自然语言处理与机器学习交叉领域的学术研究，如自动作文评分、写作风格分析、情感与写作质量的关系研究等。
行业应用：为教育科技公司提供数据支持，尤其适用于开发智能作文批改系统、个性化学习推荐系统等。
决策支持：支持教育机构进行教学质量评估，辅助优化课程设计和教学策略。
教育和培训：作为文本分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解写作评估与文本分析的应用。
此数据集特别适合用于探索写作质量的量化评估、构建自动评分模型，帮助用户实现提升写作评估效率、优化教学策略等目标。
