小鹏G9L巴黎车展全球上市：法国市场售价74990欧元起，小鹏NGP首次在欧洲开展大规模公开体验-汽车频道-和讯网
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- 10-14 12:11 和讯汽车 与 新浪汽车 正文重合 71% 你在看这篇 小鹏G9L巴黎车展全球上市：法国市场售价74990欧元起，小鹏NGP首次在欧洲开展大规模公开体验-汽车频道-和讯网
- 10-14 13:42 汽车之心 与 新浪汽车 正文重合 88% 小鹏G9L巴黎车展全球上市，法国市场售价74990欧元起，小鹏NGP首次在欧洲开展大规模公开体验-汽车之心
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 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」。
和讯汽车新浪汽车汽车之心
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 71%
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 新浪汽车 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+ba22d7197cb5
- 原文指纹
- c8f0339a0e75f02df0d72e7fed14c128…
- 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 6615
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
作为下一代AI旗舰SUV的小鹏G9L也正式面向全球上市，并同步开启欧洲订购，法国市场售价74990欧元起。
作为小鹏面向全球市场打造的下一代AI旗舰SUV，小鹏G9L以“一车三得”的产品理念，兼顾商务出行、家庭生活与户外探索，满足用户在不同人生场景下的多元出行需求。
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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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