Triple
T5936606
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | 吉田茂 |
E132059
|
entity |
| Predicate | 配偶者 |
P13
|
FINISHED |
| Object |
牧野雪子
牧野雪子は、日本の政治家であり戦後の首相として知られる吉田茂の妻であった人物である。
|
E557099
|
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: 牧野雪子 | Statement: [吉田茂, 配偶者, 牧野雪子]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 牧野雪子 Context triple: [吉田茂, 配偶者, 牧野雪子]
-
A.
吉田和子
吉田和子は、第92代内閣総理大臣を務めた麻生太郎の母親であり、政治家一族・吉田家の出身として知られる人物である。
-
B.
斎藤春子
斎藤春子は、日本の政治家で第19代内閣総理大臣を務めた斎藤実の妻として知られる人物である。
-
C.
平野 佳寿
平野佳寿 is a Japanese professional baseball pitcher known for his successful career in Nippon Professional Baseball and Major League Baseball as a late-inning reliever.
-
D.
永野修身
永野修身は、第二次世界大戦期に連合艦隊司令長官や軍令部総長を務めた日本海軍の軍人である。
-
E.
杉本博司
杉本博司は、長時間露光による海景や劇場シリーズなどで知られる、日本出身の世界的に著名な現代美術写真家・美術家です。
- 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: 牧野雪子 Triple: [吉田茂, 配偶者, 牧野雪子]
Generated description
牧野雪子は、日本の政治家であり戦後の首相として知られる吉田茂の妻であった人物である。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 牧野雪子 Target entity description: 牧野雪子は、日本の政治家であり戦後の首相として知られる吉田茂の妻であった人物である。
-
A.
吉田和子
吉田和子は、第92代内閣総理大臣を務めた麻生太郎の母親であり、政治家一族・吉田家の出身として知られる人物である。
-
B.
斎藤春子
斎藤春子は、日本の政治家で第19代内閣総理大臣を務めた斎藤実の妻として知られる人物である。
-
C.
平野 佳寿
平野佳寿 is a Japanese professional baseball pitcher known for his successful career in Nippon Professional Baseball and Major League Baseball as a late-inning reliever.
-
D.
永野修身
永野修身は、第二次世界大戦期に連合艦隊司令長官や軍令部総長を務めた日本海軍の軍人である。
-
E.
杉本博司
杉本博司は、長時間露光による海景や劇場シリーズなどで知られる、日本出身の世界的に著名な現代美術写真家・美術家です。
- 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_69c0085c55dc8190aa90e242c956e2fa |
completed | March 22, 2026, 3:18 p.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69c038eca9688190adeed21df058daf1 |
completed | March 22, 2026, 6:46 p.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_69c0c06f979881908d7e98ee674f1ff2 |
completed | March 23, 2026, 4:24 a.m. |
| NEDg | Description generation | batch_69c0c329b1108190ac4fe897e2be9946 |
completed | March 23, 2026, 4:35 a.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_69c0c3a81a608190a39283b4df0ab4b9 |
completed | March 23, 2026, 4:38 a.m. |
Created at: March 22, 2026, 4:01 p.m.