2027北京国际新质汽车及未来智慧出行展，将精彩呈现未来出行图景
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读原文 · 汽车之家 →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」。
和讯汽车每日经济新闻汽车之家
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
- d1e322def26176cb17490d5bd914f610…
- 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 5102
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 33 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
北京国际汽车展览会（Auto China）创办于1990年，历经30多年发展，规模逐步扩大，影响日益广泛，在国内外汽车行业和社会各界享有盛誉，是全球公认的顶级车展和汽车行业风向标，在展示汽车产业发展成果、促进中外汽车行业交流合作、推动技术创新迭代、推进汽车消费升级、助力汽车强国建设等方面发挥着重要作用。
此次展览会将展览展示的边界向产业制造端及未来前沿领域双向延伸，着重展示全球汽车新技术变革浪潮中的新技术新产品以及智慧出行的全新生态，重点突出对汽车制造工程、智能生产线、智慧出行工具、前沿技术、配套服务体系及汽车文化等全维度展示，诠释汽车向移动智能终端、数字生活空间演进的时代趋势，承载产业跨界融合的全新使命，搭建精准高效的产品展示、技术交流与商务对接平台。
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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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