Triple

T11309790
Position Surface form Disambiguated ID Type / Status
Subject 淀川 E267806 entity
Predicate 通過都市 P98431 FINISHED
Object 守口市
守口市は、大阪府北部に位置し、大阪市のベッドタウンとして発展してきた中核的な都市です。
E917337 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: 守口市 | Statement: [淀川, 通過都市, 守口市]
NED1 Entity disambiguation (via context triple) gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 守口市
Context triple: [淀川, 通過都市, 守口市]
  • A. 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。
  • B. 宍粟市
    宍粟市は、兵庫県西部の中国山地に位置し、豊かな森林資源と自然環境を特徴とする市です。
  • C. 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。
  • D. 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."
  • E. 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。
  • 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: 守口市
Triple: [淀川, 通過都市, 守口市]
Generated description
守口市は、大阪府北部に位置し、大阪市のベッドタウンとして発展してきた中核的な都市です。
NED2 Entity disambiguation (via description) gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 守口市
Target entity description: 守口市は、大阪府北部に位置し、大阪市のベッドタウンとして発展してきた中核的な都市です。
  • A. 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。
  • B. 宍粟市
    宍粟市は、兵庫県西部の中国山地に位置し、豊かな森林資源と自然環境を特徴とする市です。
  • C. 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。
  • D. 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."
  • E. 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。
  • 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_69d6aaca5c24819083db46a30d86cb34 completed April 8, 2026, 7:21 p.m.
NER Named-entity recognition batch_69d7e9c0b3b88190ac0e3d6a5ad3b9bc completed April 9, 2026, 6:02 p.m.
NED1 Entity disambiguation (via context triple) batch_69e50a7fc06881909afe85a600d25ff2 completed April 19, 2026, 5:01 p.m.
NEDg Description generation batch_69e510fb1e288190a7a38fe896d7b91d completed April 19, 2026, 5:29 p.m.
NED2 Entity disambiguation (via description) batch_69e516d0910481908fee176db0d9229b completed April 19, 2026, 5:54 p.m.
Created at: April 8, 2026, 9:32 p.m.