问界合作模式调整后,鸿蒙智行首次发布新车!余承东:将强化对“四界”投入,问界将由赛力斯主导、华为赋能
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- 09-28 18:29 和讯汽车 与 每日经济新闻 正文重合 100% 问界合作模式调整后,鸿蒙智行首次发布新车!余承东:将强化对“四界”投入,问界将由赛力斯主导、华为赋能-汽车频道-和讯网
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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 →
信源数 2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」。
和讯汽车每日经济新闻
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 2个
正文重合 100%
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 每日经济新闻 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
- 2fee522767590419c0079f307c987d50…
- 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 5302
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 39 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
除了智能化架构,新车基于华为途灵平台打造,首发华为智擎新一代高性能电驱,Ultra版本配备双腔空气悬架、双阀连续可变阻尼减振器,余承东宣称这是“鸿蒙智行迄今为止最好开的车”。
不过,RX不仅要应对外部竞争,还需要与同场焕新的R7形成清晰区隔。
新车定位家庭智慧旗舰MPV,提供纯电和增程两种动力形式,重点围绕多人乘坐、上下车便利性和行李装载等家庭需求展开设计,而余承东也将其称为“下一个家用爆款”。
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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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