Triple
T10284517
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | Kunitachi |
E241192
|
entity |
| Predicate | hasNeighboringMunicipality |
P224
|
FINISHED |
| Object |
国分寺市
国分寺市は、東京都多摩地域に位置し、歴史ある武蔵国分寺跡や緑豊かな住宅地として知られる市です。
|
E852635
|
NE FINISHED |
How this triple was built (4 steps)
Every LLM step that produced this triple, in pipeline order — named-entity classification, the disambiguation choices (the exact options shown, with the pick highlighted), and the generated description. The batch + timestamp of each is in the Provenance table below.
NER
Named-entity recognition
gpt-5-mini
Instruction
Given a phrase, classify it is english named entity (e.g., persons, organizations, works of art) in Latin script, or not (e.g., literals, dates, URLs, verbose phrases). For disambiguation, the statement where the phrase occurs as object is also given. Please return a JSON object with `phrase` (string, the phrase being analyzed) and `is_ne` (boolean, indicating whether the phrase is a Named Entity).
Input
Phrase: 国分寺市 | Statement: [Kunitachi, hasNeighboringMunicipality, 国分寺市]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 国分寺市 Context triple: [Kunitachi, hasNeighboringMunicipality, 国分寺市]
-
A.
高槻市
高槻市は、大阪府北部に位置し、京都と大阪の中間にあるベッドタウン兼商工業都市です。
-
B.
枚方市
枚方市は、大阪府北東部に位置し、淀川沿いに広がる住宅都市兼商業都市として発展している市です。
-
C.
川越市
川越市 is a historic city in Saitama Prefecture, Japan, famed for its well-preserved Edo-period streetscapes and traditional warehouse-style buildings that have earned it the nickname "Little Edo."
-
D.
柏原市
柏原市は、大阪府南東部に位置し、歴史ある寺社やぶどう栽培などで知られる中規模の都市です。
-
E.
木津川市
木津川市は、京都府南部に位置し、奈良県に隣接する住宅都市・歴史観光地として発展している市です。
- F. None of above. chosen
- G. Unsure - the case is ambiguous/there is not enough information to decide.
NEDg
Description generation
gpt-5.1
Instruction
Generate a one-sentence description of the target entity. You are given a context triple in the form (subject, predicate, object), where the object is the target entity. # Instructions Use the triple to infer relevant information about the entity. Describe the entity based on what is most defining, well-known. Avoid repeating the information from the triple, unless really essential. # Response Format Return only the sentence: "Description: [one-sentence description of the target entity]"
Input
Entity: 国分寺市 Triple: [Kunitachi, hasNeighboringMunicipality, 国分寺市]
Generated description
国分寺市は、東京都多摩地域に位置し、歴史ある武蔵国分寺跡や緑豊かな住宅地として知られる市です。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 国分寺市 Target entity description: 国分寺市は、東京都多摩地域に位置し、歴史ある武蔵国分寺跡や緑豊かな住宅地として知られる市です。
-
A.
高槻市
高槻市は、大阪府北部に位置し、京都と大阪の中間にあるベッドタウン兼商工業都市です。
-
B.
枚方市
枚方市は、大阪府北東部に位置し、淀川沿いに広がる住宅都市兼商業都市として発展している市です。
-
C.
川越市
川越市 is a historic city in Saitama Prefecture, Japan, famed for its well-preserved Edo-period streetscapes and traditional warehouse-style buildings that have earned it the nickname "Little Edo."
-
D.
柏原市
柏原市は、大阪府南東部に位置し、歴史ある寺社やぶどう栽培などで知られる中規模の都市です。
-
E.
木津川市
木津川市は、京都府南部に位置し、奈良県に隣接する住宅都市・歴史観光地として発展している市です。
- F. None of above. chosen
Provenance (5 batches)
The batch behind each pipeline step, in order, with when it ran. Timestamps are batch-level — stages were processed in waves, so the object chain (NER → NED1 → NEDg → NED2) reads in order, but predicate / elicitation batches can sit in a different wave.
| Step | Stage | Batch ID | Status | When |
|---|---|---|---|---|
| creating | Elicitation | batch_69d381aaafc08190af475ef58dc16aba |
completed | April 6, 2026, 9:49 a.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69d4d2b737788190bfadd0d48ad38f5b |
completed | April 7, 2026, 9:47 a.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_69d6f8444c48819095100c6d1d45ccc7 |
completed | April 9, 2026, 12:52 a.m. |
| NEDg | Description generation | batch_69d6fcae243c819095a2e791716805bd |
completed | April 9, 2026, 1:11 a.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_69d6fd3495fc8190a093d2536cfbe58a |
completed | April 9, 2026, 1:13 a.m. |
Created at: April 6, 2026, 11:40 a.m.