Triple

T22533637
Position Surface form Disambiguated ID Type / Status
Subject 幣原喜重郎 E557104 entity
Predicate 出生地 P1 FINISHED
Object 大阪府堺市 — NE NERFINISHED

How this triple was built (3 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: 大阪府堺市 | Statement: [幣原喜重郎, 出生地, 大阪府堺市]
NED1 Entity disambiguation (via context triple) gpt-5-mini-2025-08-07 
Target entity: 大阪府堺市
Context triple: [幣原喜重郎, 出生地, 大阪府堺市]
  • A. 大阪府豊中市
    大阪府豊中市は、大阪府北部に位置し、大阪国際空港（伊丹空港）を抱える住宅都市・文教都市として知られる市です。
  • B. 東大阪市
    東大阪市は、大阪府東部に位置し、中小企業の集積やものづくり産業で知られる都市です。
  • C. 大阪府藤井寺市
    大阪府藤井寺市は、大阪府中南部に位置し、古市古墳群など多くの古墳を有する歴史的な住宅都市です。
  • D. 四條畷市
    四條畷市は、大阪府北東部に位置し、住宅地と生駒山系の自然が共存する中規模の都市です。
  • E. 茨木市
    茨木市は、大阪府北部に位置し、住宅地と大学・研究機関が集まる文教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.
NED2 Entity disambiguation (via description) gpt-5-mini-2025-08-07 
Target entity: 大阪府堺市
Target entity description: 大阪府堺市は、大阪府南部に位置し、古代からの古墳群や商工業の発展で知られる中核市です。
  • A. 大阪府豊中市
    大阪府豊中市は、大阪府北部に位置し、大阪国際空港（伊丹空港）を抱える住宅都市・文教都市として知られる市です。
  • B. 東大阪市
    東大阪市は、大阪府東部に位置し、中小企業の集積やものづくり産業で知られる都市です。
  • C. 大阪府藤井寺市
    大阪府藤井寺市は、大阪府中南部に位置し、古市古墳群など多くの古墳を有する歴史的な住宅都市です。
  • D. 四條畷市
    四條畷市は、大阪府北東部に位置し、住宅地と生駒山系の自然が共存する中規模の都市です。
  • E. 茨木市
    茨木市は、大阪府北部に位置し、住宅地と大学・研究機関が集まる文教都市として発展している市です。
  • F. None of above. chosen

Provenance (2 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_69e11e57483c8190b0887c4f8ff26446 completed April 16, 2026, 5:37 p.m.
NER Named-entity recognition batch_69f15ed88cf08190ae7e5b6bf9a80372 completed April 29, 2026, 1:28 a.m.
Created at: April 16, 2026, 8:51 p.m.