Triple
T6337591
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | 重光 葵 |
E142529
|
entity |
| Predicate | 名前 |
P744
|
FINISHED |
| Object |
重光 葵
重光葵は、昭和期の日本で外務大臣や駐英大使などを務めた外交官・政治家です。
|
E142529
|
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: 重光 葵 | Statement: [重光 葵, 名前, 重光 葵]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 重光 葵 Context triple: [重光 葵, 名前, 重光 葵]
-
A.
吹上御苑
吹上御苑は、東京都千代田区の皇居内に位置する広大な緑地で、自然保護と皇室の私的な庭園空間として機能しているエリアである。
-
B.
米内光政
米内光政は、昭和期の日本で海軍大臣や内閣総理大臣を務め、日中戦争・太平洋戦争期の海軍指導者として知られる政治家・海軍軍人である。
-
C.
南 次郎
南 次郎(Jirō Minami)は、日中戦争期に朝鮮総督などを務めた日本の陸軍軍人・政治家です。
-
D.
寺内正照
寺内正照は、日本の陸軍軍人・政治家であり第18代内閣総理大臣を務めた寺内正毅の父親として知られる人物である。
-
E.
明日香村
明日香村は、日本の奈良県に位置し、飛鳥時代の宮跡や古墳など多くの歴史遺産が残る古代日本発祥の地として知られる村です。
- 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: 重光 葵 Triple: [重光 葵, 名前, 重光 葵]
Generated description
重光葵は、昭和期の日本で外務大臣や駐英大使などを務めた外交官・政治家です。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 重光 葵 Target entity description: 重光葵は、昭和期の日本で外務大臣や駐英大使などを務めた外交官・政治家です。
-
A.
重光 葵
chosen
重光 葵 (Mamoru Shigemitsu) was a Japanese diplomat and politician best known for serving as Foreign Minister during and after World War II and for signing Japan’s Instrument of Surrender in 1945.
-
B.
吹上御苑
吹上御苑は、東京都千代田区の皇居内に位置する広大な緑地で、自然保護と皇室の私的な庭園空間として機能しているエリアである。
-
C.
米内光政
米内光政は、昭和期の日本で海軍大臣や内閣総理大臣を務め、日中戦争・太平洋戦争期の海軍指導者として知られる政治家・海軍軍人である。
-
D.
南 次郎
南 次郎(Jirō Minami)は、日中戦争期に朝鮮総督などを務めた日本の陸軍軍人・政治家です。
-
E.
寺内正照
寺内正照は、日本の陸軍軍人・政治家であり第18代内閣総理大臣を務めた寺内正毅の父親として知られる人物である。
- F. None of above.
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_69c008d4d8e88190ad301c05b08722ac |
completed | March 22, 2026, 3:20 p.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69c0654e11988190b708426d3003716a |
completed | March 22, 2026, 9:55 p.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_69c604307b388190bbc59f5f57cb4bbe |
completed | March 27, 2026, 4:14 a.m. |
| NEDg | Description generation | batch_69c606cb4d3c8190b8200ee8284cf1e7 |
completed | March 27, 2026, 4:25 a.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_69c60741e7388190a8194d168a769cfd |
completed | March 27, 2026, 4:27 a.m. |
Created at: March 22, 2026, 4:30 p.m.