一汽成广汽二股东,南北丰田将合并?
太平洋汽车 媒体档案 本站收录 423 篇 近 180 天 388 篇 营销维度扣分 102/n=423 篇 在档更正 0 次 查看档案 →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第一电动
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。
必然一定说白了
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
- 3b33dc6fbc5f0927722ba0e2ae770787…
- 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 4259
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 91 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
公司与第一汽车股份签署意向协议,拟以发行股份购买一汽股份持有的“某整车合资公司”部分股权,并募配套资金;
这恰恰是这起交易最值得写的地方:它不是一次简单的资产买卖,而可能是中国汽车“国家队”从规模扩张转向协同瘦身的第一声枪响。
南北丰田是当年时代的产物,也必然会随着时代变化而变化。
智驾用Momenta,激光雷达用禾赛,座舱接鸿蒙生态——说白了,是把中国最成熟的智能化供应链,一件一件装进丰田的品控壳子里。
由此可见,南北丰田若真走到一起,最好的结果并不是变成一个更大的丰田,而是变成两家更会过日子的丰田。
结果就是销量不一定少,但每台车摊到的研发、渠道、促销、库存成本越来越高,最后整车平均利润率被拉低到1.5%。
不过信号已经清楚:两个国字号愿意用换股把合资板块中方利益先绑起来,这在中国汽车史上都是头一回。
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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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