四部门联合整治机动车质量 规范新能源汽车产业竞争秩序
电池网 媒体档案 本站收录 60 篇 营销维度扣分 8/n=59 篇 在档更正 0 次 查看档案 →- 08-28 00:00 和讯汽车 最早出现 专项行动聚焦四大领域 四部门规范新能源车竞争秩序-汽车频道-和讯网
- 08-28 07:35 和讯汽车 与 和讯汽车 正文重合 99% 严守车辆安全底线,四部门联合整治机动车质量-汽车频道-和讯网
- 08-28 10:53 电池网 与 和讯汽车 正文重合 79% 你在看这篇 四部门联合整治机动车质量 规范新能源汽车产业竞争秩序
重合度 = 两篇正文前 600 字切成二字片段后的重合比例,只呈现先后与重合程度,不判断谁取自谁。 在事件脉络图里看这条线 →
据工业和信息化部装备工业一司消息,为规范新能源汽车产业竞争秩序,守牢产品生产一致性和质量安全底线,保障公共安全和公民生命财产安全,工业和信息化部、公安部、生态环…
读原文 · 电池网 →信源数 4家
同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
和讯汽车新华网汽车汽车之家电池网
具名引用 0处
正文里点名到的信源(机构 / 人名 / 公告)。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分,0 = 没量到情绪词。
没有量到情绪词。
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了,只是这篇多给了。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
正文重合 79%
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子,本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
与 和讯汽车 的 那篇 比出来的。
为什么是这个分?(点开看判定依据)
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 6948fd850b4eea5c5c888d59cae5caf4…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现:同一条原文、同一个口径版本, 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 1547
这条命令不写库、不调模型、不联网:拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上, 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 10 句 —— 逐句过检结果:
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据;「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错,这只是对句子用词的机器观测,不是对内容真伪的结论。
你也判一下:这篇写得客观吗?
先说你的判断,再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%, AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里, 与人工金标分开存放;是否纳入训练要等标注口径会定。
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