中国一汽、丰田汽车、广汽集团签署全新战略合作框架协议-汽车频道-和讯网
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- 10-08 16:46 第一电动 与 新华网汽车 正文重合 80% 中国一汽、丰田、广汽,三方正式签约!
- 10-08 16:47 太平洋汽车 与 新华网汽车 正文重合 84% 深化三方产业协同 中国一汽丰田广汽签署战略合作框架协议
- 10-08 17:01 和讯汽车 与 新华网汽车 正文重合 82% 你在看这篇 中国一汽、丰田汽车、广汽集团签署全新战略合作框架协议-汽车频道-和讯网
- 10-08 17:01 新浪汽车 与 新华网汽车 正文重合 94% 一汽丰田广汽开启全新战略合作-新浪汽车
- 10-08 17:35 汽车之家 与 新浪汽车 正文重合 92% 一汽丰田仍独立运营 一汽/丰田/广汽签署全新战略合作框架协议
- 10-09 10:26 和讯汽车 与 新浪汽车 正文重合 91% 中国一汽、丰田汽车、广汽集团签署全新战略合作框架协议-汽车频道-和讯网
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 →
每经北京10月8日电(记者孙磊)中国第一汽车股份有限公司(以下简称中国一汽)、丰田汽车公司(以下简称丰田汽车)、广州汽车集团股份有限公司(以下简称广汽集团)于今…
读原文 · 和讯汽车 →信源数 6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新华网汽车新浪汽车汽车之家第一电动
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。
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 82%
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 新华网汽车 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
- cb6cd4d468249dd983bb65299a81683e…
- 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 5822
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 6 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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