阅读理解文本难度评估训练数据集ReadingComprehensionTextDifficultyAssessmentTrainingDataset-takoihiraokazu
数据来源：互联网公开数据
标签：阅读理解，文本难度，教育，自然语言处理，机器学习，文本分析，数据标注，模型训练
数据概述：
该数据集包含来自CommonLit平台的阅读理解文本，记录了文本的摘录、目标难度评分和标准误差，用于训练文本难度评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于CommonLit平台，面向全球用户，文本内容可能涵盖不同文化背景。
数据维度：包括以下字段：
id：文本唯一标识符。
url_legal：文本的法律链接，可能为空值（NaN）。
license：文本的许可信息，可能为空值（NaN）。
excerpt：文本摘录。
target：文本的目标难度评分。
standard_error：目标难度的标准误差。
kfold：交叉验证的折叠信息。
数据格式：CSV格式，文件名为 fe001_train_foldscsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于CommonLit平台，已进行数据整理和标注。
该数据集适合用于文本难度评估、阅读理解能力评估以及自然语言处理相关研究。
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：适用于教育领域和自然语言处理领域的学术研究，如文本难度自动评估、阅读理解模型开发、学习者能力评估等。
行业应用：可以为教育科技公司提供数据支持，尤其是在自适应学习系统、个性化阅读推荐、阅读材料难度分级等方面。
决策支持：支持教育机构和教师评估阅读材料的难度，优化教学设计，提升教学效果。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和教育学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本难度评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索文本特征与难度之间的关系，帮助用户构建文本难度评估模型，提升阅读理解相关应用的准确性和效率。
