英语作文写作质量评估数据集_English_Essay_Writing_Quality_Assessment
数据来源：互联网公开数据
标签：作文评估, 文本分析, 写作质量, 机器学习, 情感分析, 自然语言处理, 深度学习, 论文写作
数据概述：
该数据集包含英语作文样本及其对应的评估信息，用于训练和评估作文写作质量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间跨度，但可推断为近期收集的作文样本。
地理范围：数据主要来自英语为母语或第二语言的写作场景。
数据维度：数据集包括作文ID（essay_id）、作文全文（full_text）、作文得分（score）、作文类别标签（label）、交叉验证折数（fold）以及模型预测的概率分布（p0-p5）。
数据格式：CSV格式，文件名为valid_df_fold_1_v20240616081706.csv，包含结构化文本数据和评估指标。此外，还包括用于模型训练的配置文件（adapter_config.json、training_args.bin）和模型权重文件（adapter_model.safetensors、optimizer.pt、rng_state.pth、scheduler.pt），以及训练状态记录（trainer_state.json）。
来源信息：数据来源于公开的写作评估项目或数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于文本分析、写作质量评估和自然语言处理任务，特别是用于训练和评估基于深度学习的作文评估模型。
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、教育技术等领域的研究，如自动作文评分、写作风格分析、情感分析等。
行业应用：可以为教育科技公司、在线学习平台等提供数据支持，特别是在自动作文评分系统、个性化写作辅导等方面。
决策支持：支持教育机构和教师评估学生的写作水平，提供个性化的学习建议，优化教学策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、写作课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解写作评估和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响作文写作质量的因素，提升自动评估模型的准确性，并提供个性化的写作反馈，从而促进写作技能的提升。
