岚图梦想家9入藏北京汽车博物馆-新浪汽车
新浪汽车 媒体档案 本站收录 330 篇 近 180 天 233 篇 营销维度扣分 91/n=326 篇 在档更正 0 次 查看档案 →- 10-19 20:32 新浪汽车 最早出现 你在看这篇 岚图梦想家9入藏北京汽车博物馆-新浪汽车
- 10-20 10:09 第一电动 与 新浪汽车 正文重合 79% 岚图梦想家9入藏北京汽车博物馆：中国高端MPV迎来设计样本
重合度 = 两篇正文前 600 字切成二字片段后的重合比例，只呈现先后与重合程度，不判断谁取自谁。 在事件脉络图里看这条线 →
信源数 2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」。
新浪汽车第一电动
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
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+ba22d7197cb5
- 原文指纹
- ea6e66aa7ef266ce8f7044420aeed37d…
- 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 6151
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 45 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
活动现场，北京汽车博物馆向岚图汽车颁发收藏证书，作为“新时代旗舰MPV”，岚图梦想家9成为首款入藏汽车博物馆的高端MPV。
据官方介绍，岚图梦想家9是全球首款配备升降立标的MPV。
她表示，这款车的设计原点，是做一台由中国定义的旗舰MPV，而非在国外豪车模板上的改良。
官方数据显示，作为全球首款高端新能源MPV，岚图梦想家在销量、口碑、质量三个维度均居细分市场前列，形成覆盖30万至70万元市场的新能源MPV家族矩阵，累计用户超20万，在一定程度上打破了外资品牌在高端MPV市场的长期主导局面。
对岚图而言，这次入藏的意义不止于一项宣传头衔，更在于为“中国原创豪华MPV”这一定位提供了可引用的第三方注脚。
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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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