英语写作质量评估特征数据集EnglishWritingQualityAssessmentFeatures-iitm21f1005087

数据来源：互联网公开数据

标签：写作评估, 文本特征, 英语写作, 可读性, 语言模型, 文本分析, 机器学习, 写作评分

数据概述：该数据集包含从英语写作作品中提取的多种文本特征，用于评估英语写作质量。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态写作特征数据集。地理范围：数据来源于英语写作作品，未限定具体地域。数据维度：数据集包括 essay_id（文章ID），score（写作评分），以及多种文本特征，如 word_count（单词数），sentence_count（句子数），character_count（字符数），unique_word_count（去重后单词数），stopword_count（停用词数量），misspelled_word_count（拼写错误单词数），punctuation_count（标点符号数量），uppercase_word_count（大写单词数量），digit_count（数字数量），full_text_score（全文得分），syllable_count（音节数），words_per_sentence（平均每句单词数），flesch_kincaid_grade（弗莱施-金凯德年级），flesch_reading_ease（弗莱施阅读易度），coleman_liau_index（科尔曼-利亚指数），ari（自动可读性指数），dale_chall_readability_score（戴尔-查尔可读性分数），cohesion（连贯性），syntax_count（句法计数），vocabulary_count（词汇量），grammar_count（语法计数），conventions（规范性），vocabulary_blob_count（词汇块计数）。数据格式：CSV格式，包含features.csv和train_features.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。来源信息：数据来源未明确，但从特征内容推断，可能来自教育领域或写作评估项目，经过特征提取和计算。该数据集适合用于评估英语写作质量，以及探索影响写作评分的各种文本特征。

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：适用于语言学、教育学和自然语言处理交叉领域的学术研究，如写作风格分析、可读性评估、以及不同写作特征对评分的影响研究。行业应用：为教育科技公司、写作辅助工具提供数据支持，尤其适用于自动化写作评分、个性化写作反馈、以及写作能力诊断等应用。决策支持：支持教育机构的教学评估与改进，帮助教师了解学生的写作水平，优化教学策略。教育和培训：作为语言学、自然语言处理、写作教学等课程的实训素材，帮助学生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文本特征与写作评分之间的关联，并构建基于文本特征的写作质量评估模型，帮助用户提升写作水平或优化写作评估系统。