学术写作评估数据集AcademicWritingEvaluationDataset-aadilsrivastava01
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, 论文写作, 写作质量, 文本评分, 教育, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含用于学术写作评估的数据，记录了学生的论文文本及其对应的评估信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用的学术写作评估。
数据维度：数据集包含以下主要字段：
ID：论文的唯一标识符。
Essayset：论文所属的集合编号。
min_score：该论文的最低评分。
max_score：该论文的最高评分。
score_1 - score_5：五项评分指标。
clarity：论文的清晰度评估（如average, excellent等）。
coherent：论文的连贯性评估（如worst, average等）。
EssayText：论文的文本内容。
数据格式：CSV格式，包含train_dataset.csv和test_dataset.csv两个文件，方便进行数据分析和模型训练。
数据来源于学术写作评估项目，已进行结构化处理。
该数据集适合用于学术写作质量评估、文本分析和自然语言处理等领域的研究和应用。
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：适用于学术写作质量评估、论文自动评分、写作风格分析等研究。
行业应用：可用于开发自动写作辅助工具、论文查重系统、教育领域的写作反馈系统等。
决策支持：支持教育机构评估学生的写作水平，优化教学策略。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析等课程的实训数据，帮助学生理解写作评估和模型构建。
此数据集特别适合用于构建和评估文本评分模型，探索影响学术写作质量的关键因素，并提升写作评估的自动化水平。
