英语写作水平评估与文本特征数据集EnglishWritingSkillAssessmentandTextFeatureDataset-hoangtranba
数据来源：互联网公开数据
标签：英语写作, 文本分析, 可读性评估, 写作质量, 自然语言处理, 机器学习, 文本特征, 语言模型
数据概述：
该数据集包含来自英语写作评估任务的文本数据，记录了学生的英语作文及其对应的评估分数，并提取了多种文本特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本集合。
地理范围：数据来源未明确标注，但文本为通用英语写作，不限定地域。
数据维度：数据集包含以下主要字段：
essay_id：作文的唯一标识符。
full_text：学生的英语作文全文。
score：作文的评估分数。
flesch_reading_ease：弗莱士阅读易度。
flesch_kincaid_grade：弗莱士-金凯德年级。
smog_index：SMOG 指数。
coleman_liau_index：科尔曼-利亚指数。
automated_readability_index：自动化可读性指数。
dale_chall_readability_score：戴尔-查尔阅读难度分数。
difficult_words：难词数量。
linsear_write_formula：林赛尔写作公式。
gunning_fog：葛宁雾指数。
text_standard：文本标准。
spache_readability：斯波奇可读性。
mcalpine_eflaw：麦卡尔平 E-FLAW 指数。
reading_time：阅读时间。
syllable_count：音节计数。
lexicon_count：词汇量。
monosyllabcount：单音节词数量。
misspelled_count：拼写错误数量。
misspelled_ratio：拼写错误率。
a：未命名字段（可能与数据处理或模型训练有关）。
数据格式：CSV 格式，包括 train_df.csv (训练集) 和 test_df.csv (测试集) 两个文件，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于英语写作水平评估、文本可读性分析、以及构建基于文本特征的预测模型。
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、教育技术、以及语言学等领域的研究，例如，探索文本特征与写作质量之间的关系，分析不同可读性指标的有效性，以及研究提高写作水平的策略。
行业应用：可以为教育科技公司提供数据支持，用于开发智能写作评估系统、个性化学习平台，以及辅助教师进行作文批改。
决策支持：支持教育机构和教师对学生的写作水平进行客观评估，并为教学策略的制定提供数据支撑。
教育和培训：作为英语写作、自然语言处理和数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本特征的提取和应用，提升写作技能。
此数据集特别适合用于探索文本特征与写作质量之间的关联，构建评估模型，并研究如何通过技术手段提高学生的英语写作能力。
