英语作文评分预测模型数据集EnglishEssayScoringPredictionModelDataset-thajime
数据来源：互联网公开数据
标签： 英语作文, 评分预测, 机器学习, 自然语言处理, 文本分析, 模型训练, 语言评估, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含用于构建和评估英语作文评分预测模型的数据，包含多个文本文件、一个CSV文件以及一些pickle文件。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，但适用于英语作文评分预测任务。
数据维度：
文本文件（.txt）：包含用于训练模型的不同提示（prompt）的作文内容，每个文件对应一个prompt。
CSV文件（lgbm_oof_30432.csv）：包含模型预测的out-of-fold（OOF）分数，包括essay_id、essay_id_moto和oof_score等字段。
pickle文件（.pickle）：可能包含特征选择信息或其他模型相关的数据。
数据格式：主要数据为文本文件（.txt）和CSV文件，辅以pickle文件。CSV文件格式为结构化表格，便于数据分析。
来源信息：数据来源于相关研究或竞赛，用于英语作文评分预测任务。已进行预处理，包括文本清洗、特征提取等。
该数据集适合用于自然语言处理、机器学习和人工智能等领域的研究和应用，特别是在文本分析、语言评估和模型训练方面。
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： 适用于英语作文评分预测模型的构建与评估，以及自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究。
行业应用： 可以为教育行业提供数据支持，例如自动化作文批改系统、语言学习辅助工具等。
决策支持： 支持教育机构对学生的写作能力进行评估，辅助教师进行教学改进。
教育和培训： 作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生熟悉模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索英语作文的写作特点与评分之间的关系，以及构建高效的作文评分预测模型，从而提升教育领域的智能化水平。
