与欧曼同行!老司机马师傅:欧曼银河9燃气车让我货运生活三重蜕变
太平洋汽车 媒体档案 本站收录 423 篇 近 180 天 388 篇 营销维度扣分 102/n=423 篇 在档更正 0 次 查看档案 →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」。
太平洋汽车
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。
一定
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
- 5bc15674b0cca3ff3a3c0c775d43c808…
- 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 5159
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 37 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
一年前,他换上了欧曼银河9燃气自动挡重卡,凭借车辆扎实的硬核实力,从驾驶体验、日常用车、营运增收三个方面,改变了多年的跑车状态,真正跑出了轻松、安稳的盈利新节奏。
欧曼银河9燃气车凭借硬核动力与智能配置,改变了马师傅几十年的跑车习惯。
“这台银河9颠覆了我几十年的跑车习惯,智能好开、动力靠谱,遇到长坡动力一点不疲软,从来没有耽误过交货。
作为欧曼高端干线燃气旗舰车型,欧曼银河9精准解决了卡友的营运创收痛点,成为卡友靠谱的创富伙伴。
”马师傅很自信地说道:“买大几十万的车一定要慎重,就得选口碑好、信得过、能赚钱的。
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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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