【国际快讯】加拿大Q2混动汽车销量创新高;比亚迪搁置马来西亚自建组装厂计划;曝大众预留160亿欧元资金用于裁员与关厂
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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。
一定完全
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
- 027641f7bd8f1b5d84798e92cb7f7311…
- 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 4020
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 95 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
日前,意大利汽车零部件行业协会Anfia负责人呼吁欧盟,对超过一定进口限额的中国产汽车及零部件征收80%关税,以此保护欧洲汽车产业。
一位知情人士透露,大众集团预估,上周达成的一项里程碑式重组协议中,裁员以及潜在关厂相关总成本约为160亿欧元(折合186亿美元)。
该授权是西班牙推出首个商业化自动驾驶服务进程中一项重要监管里程碑。
9月10日,一名民主党议员呼吁美国汽车安全监管机构采取措施,整治特斯拉自动辅助驾驶(Autopilot)以及完全自动驾驶(FSD)系统被不当使用的问题。
来源:第一电动网
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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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