奔驰三季度全球销量跌8%:中国市场暴跌31% 把全球拖下水
第一电动 媒体档案 本站收录 992 篇 近 180 天 991 篇 营销维度扣分 139/n=990 篇 在档更正 0 次 查看档案 →快科技10月8日消息,据路透社报道,奔驰日前公布数据显示,其核心汽车业务第三季度全球交付量同比下滑8%至40.72万辆,中国市场持续疲软是最大拖累因素。
读原文 · 第一电动 →信源数 1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」。
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。
完全
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
- 7a62c338f7dc61c25a1856a08b40484d…
- 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 5836
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 18 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
本土新能源品牌在智能化和电动化方面的强势崛起,不断蚕食传统豪华品牌的市场份额。
奔驰在燃油车基本盘萎缩和电动化转型尚未完全跑通之间,正面临双重夹击。
来源:第一电动网
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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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