英语写作评估特征及得分数据集EnglishEssayAssessmentFeaturesandScores-gbinhk17hl

数据来源：互联网公开数据

标签：英语写作, 文本分析, 写作评估, 特征工程, 语言模型, 机器评分, 文本特征, 写作质量

数据概述：该数据集包含英语作文的特征数据，记录了从作文文本中提取的各种特征以及对应的得分。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态特征集合。地理范围：数据来源未明确，但可推断为针对英语写作评估的通用数据集。数据维度：数据集包括多项特征，涵盖段落、句子和单词层面的统计信息，如长度、数量、错误率等，以及总分和一些人工定义的特征。具体字段包括段落长度、句子长度、单词长度等相关统计，以及任务完成度（TASK ACHIEVEMEN）等评估指标。数据格式：CSV格式，文件名为features_scores.csv，便于数据分析和特征工程。该文件包含多个特征列，以及对应的Essay文本和总分。数据来源：数据来源未明确，但数据已进行特征提取和初步处理，方便后续分析。该数据集适合用于英语写作评估、写作质量分析和机器评分模型的构建。

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，如英语写作质量评估、写作风格分析、自动评分模型构建等。行业应用：可为教育机构、在线学习平台等提供数据支持，用于开发自动写作评估工具、个性化写作辅导系统等。决策支持：帮助教育工作者和研究人员深入了解影响英语写作质量的关键因素，优化教学策略和评估标准。教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生理解特征工程、模型构建和评估方法。此数据集特别适合用于探索影响英语写作质量的各种文本特征，帮助用户构建自动评分模型，提升写作评估的效率和准确性。