英语写作质量评估数据集EnglishWritingQualityAssessment-hasanbasriakcay
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 写作评估, 自然语言处理, 可读性分析, 语言模型, 机器学习, 文本特征, 写作质量
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的英语写作文本，记录了用于评估英语写作质量的各项指标。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：数据来源广泛，涵盖全球英语写作样本。
数据维度：
text_id：文本唯一标识符。
full_text：完整文本内容。
train_fe.csv 数据集包含：cohesion（连贯性）, syntax（句法）, vocabulary（词汇）, phraseology（用语）, grammar（语法）, conventions（规范）, POS（词性标注）, LEMMA（词形还原）, LABEL（标签，写作质量评估结果）, flesch_reading_ease（弗莱施阅读难易度）, flesch_kincaid_grade（弗莱施-金凯德年级）, smog_index（雾霾指数）, coleman_liau_index（科尔曼-利亚指数）, automated_readability_index（自动可读性指数）, dale_chall_readability_score（戴尔-齐尔阅读难度分数）, difficult_words（难词数量）, linsear_write_formula（林赛尔写作公式）, gunning_fog（根宁雾指数）, text_standard（文本标准）, fernandez_huerta, szigriszt_pazos, gutierrez_polini, crawford, gulpease_index, osman 等多个文本特征。
test_fe.csv 数据集包含：flesch_reading_ease（弗莱施阅读难易度）, flesch_kincaid_grade（弗莱施-金凯德年级）, smog_index（雾霾指数）, coleman_liau_index（科尔曼-利亚指数）, automated_readability_index（自动可读性指数）, dale_chall_readability_score（戴尔-齐尔阅读难度分数）, difficult_words（难词数量）, linsear_write_formula（林赛尔写作公式）, gunning_fog（根宁雾指数）, text_standard（文本标准）, fernandez_huerta, szigriszt_pazos, gutierrez_polini, crawford, gulpease_index, osman, POS（词性标注）, LEMMA（词形还原）, LABEL（标签，写作质量评估结果）。
数据格式：CSV 格式，包含 train_fe.csv 和 test_fe.csv 两个文件，便于数据分析和建模。
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、写作质量评估等领域的学术研究，如自动评分、语言模型优化、写作风格分析等。
行业应用：为教育科技、在线写作平台、语言学习工具提供数据支持，尤其在自动批改、个性化反馈、写作辅助等方面具备实用性。
决策支持：支持教育机构、出版行业等对写作水平的评估与改进，辅助制定教学策略。
教育和培训：作为自然语言处理、英语写作课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本特征与写作质量的关系。
此数据集特别适合用于探索英语写作的语言学特征与质量评估之间的关系，帮助用户构建写作质量评估模型，提升写作辅助工具的性能，并促进对不同写作风格的理解。
