英语作文质量评估特征数据集EssayQualityAssessmentFeatureDataset-suj20n9
数据来源：互联网公开数据
标签：作文评估, 文本分析, 自然语言处理, 语言模型, 写作质量, 英语学习, 机器学习, 特征工程
数据概述：
该数据集包含用于评估英语作文质量的特征数据，记录了学生作文的多种语言学特征和评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，用于训练和评估作文质量评估模型。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据内容与英语写作相关，可能涵盖全球范围内的英语学习者。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
- 语言学特征：如凝聚力（cohesion）、句法（syntax）、词汇（vocabulary）、措辞（phraseology）、语法（grammar）和规范（conventions）等。
- 结构性特征：如不同长度段落、句子和单词的统计信息，包括数量、平均长度、最大/最小长度等。
- TF-IDF特征：包含多个单词的TF-IDF值，用于衡量单词在作文中的重要性。
- 评估分数：由人工评估的作文总体分数（score）。
数据格式：CSV格式，两个主要文件为fbscore.csv和final_train.csv，其中final_train.csv包含了丰富的特征数据和评估结果，是核心的数据集。
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、文本分析、教育技术等领域的学术研究，例如探索影响作文质量的语言学特征、开发自动作文评估模型等。
行业应用：可以为教育行业提供数据支持，特别是在智能英语学习平台、写作辅助工具、在线考试系统等方面。
决策支持：支持教育机构改进教学方法、评估学生的写作水平，并为学生提供个性化的反馈。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生理解和应用文本分析技术。
此数据集特别适合用于探索影响英语作文质量的关键因素，构建自动评估模型，并提升学生写作水平。
