文本生成与评估-Prompt驱动的论文写作数据集TextGenerationandEvaluation-Prompt-DrivenEssayWritingDataset-laurensprast
数据来源：互联网公开数据
标签：文本生成, 论文写作, 提示词, 自然语言处理, 文本评估, 语言模型, 写作质量, 数据分析
数据概述：
该数据集包含基于Prompt（提示词）驱动的论文写作文本数据，记录了不同Prompt下生成的文章及其相关评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为静态文本集合。
地理范围：数据未限定地理范围，通用型文本数据。
数据维度：数据集包括以下字段：
index：索引编号。
id：文章唯一标识符。
prompt_id：提示词的ID。
text：Prompt提示词。
generated：模型生成的文章内容。
essay_length：文章长度。
word_count：文章单词数量。
unique_word_count：文章中唯一单词数量。
sentence_count：文章句子数量。
avg_word_length：平均单词长度。
数据格式：CSV格式，文件名为two_prompts_with_aicsv，便于文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Prompt驱动的论文写作实验，包含了不同Prompt下生成的文章和评估指标。
该数据集适合用于文本生成、文本质量评估、Prompt工程等研究。
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、文本生成、语言模型等领域的学术研究，如Prompt对生成文本质量的影响、文本生成模型的评估等。
行业应用：可应用于智能写作辅助工具、教育领域的写作评估系统、内容生成平台的文本质量分析等。
决策支持：为文本生成模型的优化、写作策略的制定提供数据支持。
教育和培训：作为自然语言处理、文本生成、机器写作等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本生成技术。
此数据集特别适合用于探索Prompt对文本生成质量的影响，以及不同文本特征与写作质量之间的关系，帮助用户构建和优化文本生成模型。
