Triple

T14357710
Position Surface form Disambiguated ID Type / Status
Subject 伊藤博文 E356012 entity
Predicate 関連人物 P37304 FINISHED
Object 西園寺公望
西園寺公望は、明治から大正期にかけて活動した日本の政治家・公家であり、第12・13代内閣総理大臣を務めた人物です。
E1096976 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: 西園寺公望 | Statement: [伊藤博文, 関連人物, 西園寺公望]
NED1 Entity disambiguation (via context triple) gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 西園寺公望
Context triple: [伊藤博文, 関連人物, 西園寺公望]
  • A. 伊藤博文
    伊藤博文は、明治維新を主導し日本の近代国家体制を築いた中心的政治家であり、初代内閣総理大臣としても知られる人物である。
  • B. 犬養毅
    犬養毅は、昭和初期に政党政治を主導しながら五・一五事件で暗殺された日本の内閣総理大臣である。
  • C. 大久保利通
    大久保利通は、明治維新を主導し近代日本の政治体制と中央集権国家の基盤を築いた薩摩藩出身の政治家・官僚である。
  • D. 樺山資紀
    樺山資紀 was a Meiji-era Japanese naval officer and statesman who served as the first Governor-General of Taiwan and later as Minister of the Navy.
  • E. 吉田 茂
    吉田 茂は、戦後日本の復興と独立回復を主導し、サンフランシスコ講和条約の締結などで知られる日本の政治家・第45・48–51代内閣総理大臣です。
  • 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: 西園寺公望
Triple: [伊藤博文, 関連人物, 西園寺公望]
Generated description
西園寺公望は、明治から大正期にかけて活動した日本の政治家・公家であり、第12・13代内閣総理大臣を務めた人物です。
NED2 Entity disambiguation (via description) gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 西園寺公望
Target entity description: 西園寺公望は、明治から大正期にかけて活動した日本の政治家・公家であり、第12・13代内閣総理大臣を務めた人物です。
  • A. 伊藤博文
    伊藤博文は、明治維新を主導し日本の近代国家体制を築いた中心的政治家であり、初代内閣総理大臣としても知られる人物である。
  • B. 犬養毅
    犬養毅は、昭和初期に政党政治を主導しながら五・一五事件で暗殺された日本の内閣総理大臣である。
  • C. 大久保利通
    大久保利通は、明治維新を主導し近代日本の政治体制と中央集権国家の基盤を築いた薩摩藩出身の政治家・官僚である。
  • D. 樺山資紀
    樺山資紀 was a Meiji-era Japanese naval officer and statesman who served as the first Governor-General of Taiwan and later as Minister of the Navy.
  • E. 吉田 茂
    吉田 茂は、戦後日本の復興と独立回復を主導し、サンフランシスコ講和条約の締結などで知られる日本の政治家・第45・48–51代内閣総理大臣です。
  • 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_69d82790a7e08190877e2d349b2e8d8e completed April 9, 2026, 10:26 p.m.
NER Named-entity recognition batch_69de8f52ca7881908704eef20228aed3 completed April 14, 2026, 7:02 p.m.
NED1 Entity disambiguation (via context triple) batch_69fd550ca6b88190b76cd486bdd66fdf completed May 8, 2026, 3:14 a.m.
NEDg Description generation batch_69fd56844d7c8190906b6550fb1c28d5 completed May 8, 2026, 3:20 a.m.
NED2 Entity disambiguation (via description) batch_69fd5731c9188190bda2958bef87dfe2 completed May 8, 2026, 3:23 a.m.
Created at: April 10, 2026, 1:15 a.m.