文本质量评估子任务预测数据集TextQualityAssessmentSubtaskPrediction-kunihikofurugori

数据来源：互联网公开数据

标签：文本评估, 语言模型, 文本分析, 语法, 连贯性, 词汇, 风格, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自文本评估任务的预测结果，记录了针对文本质量的多个子任务的评估得分。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评估结果。地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用文本质量评估场景。数据维度：数据集包含文本ID（text_id）以及针对连贯性（cohesion）、句法（syntax）、词汇（vocabulary）、短语（phraseology）、语法（grammar）、以及规范（conventions）六个维度的评估得分。数据格式：CSV格式，包含多个submission文件，每个文件包含以上字段，便于进行多维度文本质量分析。来源信息：数据来源于文本评估相关竞赛或项目，已进行结构化处理。该数据集适合用于文本质量评估模型的训练与评估，以及相关研究。

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、文本分析和机器学习领域的学术研究，如文本质量评估、自动写作评估、语言模型优化等。行业应用：为教育科技、内容创作、在线写作平台等行业提供数据支持，特别是在辅助写作、文本质量检测、内容推荐等方面。决策支持：支持内容创作平台的文本质量审核，帮助优化内容策略。教育和培训：作为自然语言处理、文本分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解文本质量评估方法。此数据集特别适合用于探索不同文本质量维度之间的关系，以及构建文本质量预测模型，帮助用户提升文本质量评估的准确性和效率。