Model S 荣获 Euro NCAP 五星安全评级
特斯拉官网 媒体档案 本站收录 11 篇 营销维度扣分 1/n=11 篇 在档更正 0 次 查看档案 →Model S 于 2012 年推出，为特斯拉车辆的安全特性确立了标准：高强度的安全乘员舱、车身前后巨大的溃缩缓冲区，以及强化的电池包。
读原文 · 特斯拉官网 →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」。
特斯拉官网
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。
令人
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
- f6ccd425aeb29d10759217f681dfb6f6…
- 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 6578
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 23 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
这一做法确保每位顾客都能在我们的产品中体验到最新、最好的安全功能。
经过测试，Model S 再次获得五星安全评级，总评分为新标准下所有测试车辆中的最高分。
事故预防保护乘员的最好方法是避免事故的发生。
安全为上Model S，尤其是Plaid版，能让您在车里享受到最大的乐趣：出色的加速度、主机级的车载游戏、令人赞叹的音响效果等等。
我们力求在 Model S 上实现一步到位的安全改进，以将其打造成为全新的Tesla的旗舰车型。
更正：第一段已更正为 Model S 是为数不多获得该评级的车辆，而非唯一获得该评级的车辆。
本站不转载爬取稿全文，以上为按评论目的引用的句子，完整内容请读原文。
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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