董扬:动力电池行业利润并不高
电池网 媒体档案 本站收录 825 篇 近 180 天 807 篇 营销维度扣分 95/n=822 篇 在档更正 0 次 查看档案 →近期参加一个行业大会,会上有不止一个汽车企业的老总讲,汽车行业利润畸低,动力电池行业利润高很多,希望政府采取措施,让产业链上的利润更均衡一些,这样汽车行业可以好…
读原文 · 电池网 →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」。
电池网
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。
根本
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
- 88f391e667ac6212327a9198d1e3b2c7…
- 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 3616
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 41 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
第一,虽然动力电池行业的利润明显高于汽车行业,但扣除宁德时代一家头部企业外,行业平均利润并不高。
更严重的后果是新产品畅销时间极短,根本无法摊销开发成本。
第一,如果动力电池行业不能稳住价格,并适度向下游传递,其直接后果是,绝大部分动力电池生产企业亏损,产业链上众多中小企业更是难以为继,全行业会遭受重大打击。
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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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