Triple
T12652544
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | 柏原市 |
E302198
|
entity |
| Predicate | 主な駅 |
P30882
|
FINISHED |
| Object |
高井田駅
高井田駅は、大阪府柏原市に位置し、近鉄大阪線が乗り入れる同市の主要な鉄道駅の一つです。
|
E996593
|
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: 高井田駅 | Statement: [柏原市, 主な駅, 高井田駅]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 高井田駅 Context triple: [柏原市, 主な駅, 高井田駅]
-
A.
千駄木駅
千駄木駅は、東京都文京区に位置し、東京メトロ千代田線が乗り入れる下町情緒の残るエリアの主要な地下鉄駅です。
-
B.
村野駅
村野駅は、大阪府交野市に位置し、京阪電気鉄道交野線が乗り入れる地域の生活拠点となっている鉄道駅です。
-
C.
高槻駅
高槻駅は、大阪府高槻市に位置し、JR京都線(東海道本線)の主要駅として大阪・京都方面への通勤通学や乗り換えに利用される鉄道駅である。
-
D.
津田駅
津田駅は、大阪府交野市に位置し、JR西日本の学研都市線(片町線)が乗り入れる地域の主要な鉄道駅です。
-
E.
Gokurakubashi Station
Gokurakubashi Station is a railway station in Kōya, Wakayama Prefecture, Japan, serving as the gateway terminal for visitors traveling by rail to the sacred Mount Kōya temple complex.
- 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: 高井田駅 Triple: [柏原市, 主な駅, 高井田駅]
Generated description
高井田駅は、大阪府柏原市に位置し、近鉄大阪線が乗り入れる同市の主要な鉄道駅の一つです。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 高井田駅 Target entity description: 高井田駅は、大阪府柏原市に位置し、近鉄大阪線が乗り入れる同市の主要な鉄道駅の一つです。
-
A.
千駄木駅
千駄木駅は、東京都文京区に位置し、東京メトロ千代田線が乗り入れる下町情緒の残るエリアの主要な地下鉄駅です。
-
B.
村野駅
村野駅は、大阪府交野市に位置し、京阪電気鉄道交野線が乗り入れる地域の生活拠点となっている鉄道駅です。
-
C.
高槻駅
高槻駅は、大阪府高槻市に位置し、JR京都線(東海道本線)の主要駅として大阪・京都方面への通勤通学や乗り換えに利用される鉄道駅である。
-
D.
津田駅
津田駅は、大阪府交野市に位置し、JR西日本の学研都市線(片町線)が乗り入れる地域の主要な鉄道駅です。
-
E.
Gokurakubashi Station
Gokurakubashi Station is a railway station in Kōya, Wakayama Prefecture, Japan, serving as the gateway terminal for visitors traveling by rail to the sacred Mount Kōya temple complex.
- 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_69d7bded71a88190bb76e2413af9ea66 |
completed | April 9, 2026, 2:55 p.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69d96411d87481909127e81755f23964 |
completed | April 10, 2026, 8:56 p.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_69f6688104d48190939933b93b7e60cc |
completed | May 2, 2026, 9:11 p.m. |
| NEDg | Description generation | batch_69f66c572f848190a8cad6311d3315a3 |
completed | May 2, 2026, 9:27 p.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_69f66cef79148190a052fb9ade3b0d27 |
completed | May 2, 2026, 9:30 p.m. |
Created at: April 9, 2026, 5:18 p.m.