Triple
T5936655
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | 吉田茂 |
E132059
|
entity |
| Predicate | 関連人物 |
P37304
|
FINISHED |
| Object |
岸信介
岸信介は、戦後日本の保守政治を主導し日米安全保障条約改定を推進したことで知られる第56・57代内閣総理大臣である。
|
E557105
|
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: 岸信介 | Statement: [吉田茂, 関連人物, 岸信介]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 岸信介 Context triple: [吉田茂, 関連人物, 岸信介]
-
A.
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。
-
B.
佐藤栄作
佐藤栄作は、昭和期に長期政権を担い日韓基本条約の締結や沖縄返還を進め、ノーベル平和賞も受賞した日本の内閣総理大臣である。
-
C.
枝野幸男
枝野幸男 is a Japanese politician who served as Chief Cabinet Secretary and later became the founding leader of the Constitutional Democratic Party of Japan.
-
D.
麻生太郎
麻生太郎は、日本の自由民主党所属の政治家であり、第92代内閣総理大臣や副総理・財務大臣などを歴任した人物である。
-
E.
森喜朗
森喜朗は、2000年から2001年まで内閣総理大臣を務めた日本の政治家です。
- 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: 岸信介 Triple: [吉田茂, 関連人物, 岸信介]
Generated description
岸信介は、戦後日本の保守政治を主導し日米安全保障条約改定を推進したことで知られる第56・57代内閣総理大臣である。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 岸信介 Target entity description: 岸信介は、戦後日本の保守政治を主導し日米安全保障条約改定を推進したことで知られる第56・57代内閣総理大臣である。
-
A.
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。
-
B.
佐藤栄作
佐藤栄作は、昭和期に長期政権を担い日韓基本条約の締結や沖縄返還を進め、ノーベル平和賞も受賞した日本の内閣総理大臣である。
-
C.
枝野幸男
枝野幸男 is a Japanese politician who served as Chief Cabinet Secretary and later became the founding leader of the Constitutional Democratic Party of Japan.
-
D.
麻生太郎
麻生太郎は、日本の自由民主党所属の政治家であり、第92代内閣総理大臣や副総理・財務大臣などを歴任した人物である。
-
E.
森喜朗
森喜朗は、2000年から2001年まで内閣総理大臣を務めた日本の政治家です。
- 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.