“超级大众”全面落地：ID. ERA四车家族集结 ID. ERA 5S成都车展正式上市-新华网
新华网汽车 媒体档案 本站收录 40 篇 近 180 天 38 篇 营销维度扣分 13/n=38 篇 在档更正 0 次 查看档案 →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」。
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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 0个
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。
两家写到的关键数字一样，没有独有的。
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
- 1608d4f37a1a9676fe4e948674738755…
- 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 1520
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
与此同时，“德系超混智能家轿”ID. ERA 5S正式上市，以12万级支持城市NOA的智能实力与限时权益8.99万元起的价格入场，进一步将高阶智能体验带给更广泛家庭用户。
ID. ERA 9X作为家族旗舰，持续拓展高端新能源市场；
从旗舰SUV到家轿，从增程到插混与纯电，四款车型覆盖不同能源形式、产品级别与用户场景，也标志着ID. ERA家族产品矩阵进一步完善。
ID. ERA 5S与家族旗舰ID. ERA 9X采用同一套验证体系，遵循大众集团全球“黄金标准”开发，并执行8000余项验证标准，按照大众研发与品质管控标准进行长周期标定和调校。
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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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