英语作文质量评估特征数据集EnglishEssayQualityAssessmentFeatureDataset-wcqyfly
数据来源：互联网公开数据
标签：作文评估, 文本分析, 机器学习, 语言模型, 自然语言处理, 写作质量, 特征工程, LightGBM模型
数据概述：
该数据集包含用于评估英语作文质量的特征数据，记录了作文的各项语言特征及评估分数。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但包含英语作文，可能覆盖全球英语学习者。
数据维度：数据集包括作文ID（essay_id）、作文全文（full_text）、作文标签（label）以及多个特征维度，涵盖了凝聚力（cohesion）、句法（syntax）、词汇（vocabulary）、文风（phraseology）、语法（grammar）、规范（conventions）等语言学特征，以及段落和句子层面的统计特征，如长度、词数、错误数等。此外，还包含了作文的最终评分（score）。
数据格式：主要以CSV格式提供，文件名为train_feats.csv，便于数据分析和特征提取。同时，数据集还包含了LightGBM模型文件（.txt），用于模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的英语作文评估项目，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于自然语言处理、机器学习和文本分析等领域的研究和应用。
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：适用于文本分析、自然语言处理和机器学习领域的学术研究，如作文自动评估、写作质量分析、语言特征对写作质量的影响研究等。
行业应用：可为教育科技公司、在线教育平台提供数据支持，用于开发自动作文批改系统、个性化写作指导工具等。
决策支持：支持教育机构和教师评估学生的写作水平，优化教学策略，提升学生的写作能力。
教育和培训：作为语言学、文本分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解写作质量评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索影响英语作文质量的关键因素，以及构建基于特征的写作质量评估模型，帮助用户实现对作文质量的量化评估和预测。
