英文文本可读性评估训练数据集EnglishTextReadabilityAssessmentTrainingDataset-adiyev
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 可读性评估, 自然语言处理, 机器学习, 文本难度, 语言模型, 语料库, 教育
数据概述：
该数据集包含从公开来源收集的英文文本片段，旨在用于评估文本的可读性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源于英语语境下的文本，未限定具体地域。
数据维度：数据集包含以下字段：
id：文本片段的唯一标识符。
url_legal：文本的法律来源URL，可能为空值。
license：文本的版权许可信息，可能为空值。
excerpt：文本片段的内容。
target：文本的可读性评分，数值型，用于衡量文本的难易程度。
standard_error：可读性评分的标准误差。
target_pred：模型预测的可读性评分。
数据格式：CSV格式，文件名为new_train.csv，便于数据分析和模型训练。数据已进行清洗和预处理，适合直接使用。
该数据集适合用于研究文本可读性评估模型，以及探索影响文本可读性的语言学特征。
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、教育技术等领域的学术研究，如文本难度自动评估、阅读理解能力预测等。
行业应用：为教育机构、出版行业、内容创作平台提供数据支持，例如自动化文本难度分级、文章推荐系统等。
决策支持：支持教育领域的内容优化，帮助教师和学生更好地理解文本难度，提升教学效果。
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数据，帮助学生和研究人员掌握文本分析技术。
此数据集特别适合用于构建和评估文本可读性预测模型，提升文本内容的针对性和有效性，并探索影响文本可读性的关键因素。
