Triple
T17320005
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | 内務大臣 |
E420533
|
entity |
| Predicate | notableOfficeHolder |
P5750
|
FINISHED |
| Object |
山縣有朋
山縣有朋は、明治時代の日本で陸軍の創設と近代国家体制の確立に大きな影響を与えた元帥陸軍大将・政治家であり、二度にわたり内閣総理大臣を務めた人物である。
|
E1263564
|
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: 山縣有朋 | Statement: [内務大臣, notableOfficeHolder, 山縣有朋]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 山縣有朋 Context triple: [内務大臣, notableOfficeHolder, 山縣有朋]
-
A.
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.
-
B.
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。
-
C.
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。
-
D.
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。
-
E.
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。
- 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: 山縣有朋 Triple: [内務大臣, notableOfficeHolder, 山縣有朋]
Generated description
山縣有朋は、明治時代の日本で陸軍の創設と近代国家体制の確立に大きな影響を与えた元帥陸軍大将・政治家であり、二度にわたり内閣総理大臣を務めた人物である。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 山縣有朋 Target entity description: 山縣有朋は、明治時代の日本で陸軍の創設と近代国家体制の確立に大きな影響を与えた元帥陸軍大将・政治家であり、二度にわたり内閣総理大臣を務めた人物である。
-
A.
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.
-
B.
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。
-
C.
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。
-
D.
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。
-
E.
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。
- 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_69d889d22b848190a4663d0b8f8f76e7 |
completed | April 10, 2026, 5:25 a.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69e439a066b481908e8aee1885809eba |
completed | April 19, 2026, 2:10 a.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_6a018c483e988190a481b4c487f79329 |
completed | May 11, 2026, 7:59 a.m. |
| NEDg | Description generation | batch_6a018d67ddd081909d227ae3405415ee |
completed | May 11, 2026, 8:03 a.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_6a0192dfff1881909aa87f5d23cda870 |
completed | May 11, 2026, 8:27 a.m. |
Created at: April 10, 2026, 5:43 a.m.