车百会年会暨智能电动汽车发展高层论坛(2027)将于2027年1月举办
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- 09-15 11:32 和讯汽车 与 汽车之家 正文重合 99% 车百会年会暨智能电动汽车发展高层论坛(2027)将于2027年1月22日-24日在京举办-汽车频道-和讯网
- 09-15 14:24 太平洋汽车 与 和讯汽车 正文重合 99% 车百会年会暨智能电动汽车发展高层论坛将于明年1月在京举办
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 →
[汽车之家行业] 2026年9月15日,在车百会年会暨智能电动汽车发展高层论坛(2027)媒体发布会上,车百会研究院正式宣布车百会年会暨智能电动汽车发展高层论坛…
读原文 · 汽车之家 →信源数 3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」。
和讯汽车太平洋汽车汽车之家
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 —
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。
这篇没有这一项:它不在任何多源事件簇里(孤篇)。
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
- 5380c7a2c3bfbb6f99802b0df7d27ccc…
- 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 4227
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 23 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。
镜下逐句 · 这几句被判到了
本届论坛的另一场重磅会议是中国汽车产业发展形势与政策高层研讨会,会议将定向邀请有关部门、行业机构、科研院所和汽车、能源、交通、科技等领域企业的领导和专家代表,深度研讨提振汽车消费的路径与政策,汽车消费税改革方向与对策,提升行业经营能力的路径与政策,汽车国际化发展新机遇、风险及政策保障体系,支持跨国企业在华发展的保障体系,重大技术创新与前沿科技突破方向,安全韧性供应链体系的构建,支撑自动驾驶汽车规模化应用的配套体系,AI汽车时代新体系的建立,以及推动汽车进一步低碳发展的体系设计等。
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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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