车企“去宁化”,容易实现吗?-汽车频道-和讯网
和讯汽车 媒体档案 本站收录 1421 篇 近 180 天 1377 篇 营销维度扣分 180/n=1388 篇 在档更正 0 次 查看档案 →创业板“一哥”宁德时代正在资本市场体验冰火两重天:一边是今年上半年交出一份营收和净利润,同比分别增长54.8%和41.98%的成绩单;另一边是股价与公司表现相背…
读原文 · 和讯汽车 →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」。
和讯汽车
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 —
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
- 68bc53e558dea7d66e4bcd1a9cdcbaf6…
- 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 4823
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 81 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
中创新航董事长刘静瑜在签约现场表示:“我们将与小米共同努力,把龙甲电池打造成行业标杆,并通过独特的全链路深度协同的合作模式,打造高安全、高可靠的电池产品。
自2017年起登顶全球新能源动力电池企业,宁德时代在2025年已完成九连冠,背后是技术和品质构筑的护城河。
记者在宁德时代Z基地看到,电池制造从纳米级材料、微米级极片,到毫米级电芯、米级Pack横跨约九个数量级,九个数量级同时均匀,多物理场同时可控,纳米级容差配上行业最高节拍,还要在二十年后依然成立。
奕境汽车品牌总经理曾清林是“挺宁派”,他在接受中国经济网等媒体采访时说到:“我们为定位高端的旗舰产品选择更好的材料,宁德时代电池的安全性比其他品牌高出很多,所以选择宁德时代去赢得口碑;
对宁德时代来说,高利润是自身技术与制造实力的体现,也是区别于其他动力电池企业的技术壁垒。
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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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