Triple
T8021285
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | Esaki Reona |
E186746
|
entity |
| Predicate | nativeName |
P15
|
FINISHED |
| Object |
江崎 玲於奈
江崎玲於奈は、トンネル効果ダイオード(エサキダイオード)の発明によりノーベル物理学賞を受賞した日本の物理学者です。
|
E708815
|
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: 江崎 玲於奈 | Statement: [Esaki Reona, nativeName, 江崎 玲於奈]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 江崎 玲於奈 Context triple: [Esaki Reona, nativeName, 江崎 玲於奈]
-
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.
川嶋和代
川嶋和代は、日本の皇族である佳子内親王の母方の祖母にあたる人物です。
-
C.
黒田清子
黒田清子は、上皇明仁と上皇后美智子の長女であり、結婚により皇籍を離脱した元皇族の女性である。
-
D.
栗林貞子
栗林貞子は、第二次世界大戦中の硫黄島守備隊司令官として知られる日本陸軍大将・栗林忠道の家族の一員である女性である。
-
E.
秀紀
秀紀 is a Japanese given name, typically masculine, written with kanji that can convey meanings related to excellence or distinction.
- 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: 江崎 玲於奈 Triple: [Esaki Reona, nativeName, 江崎 玲於奈]
Generated description
江崎玲於奈は、トンネル効果ダイオード(エサキダイオード)の発明によりノーベル物理学賞を受賞した日本の物理学者です。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 江崎 玲於奈 Target entity description: 江崎玲於奈は、トンネル効果ダイオード(エサキダイオード)の発明によりノーベル物理学賞を受賞した日本の物理学者です。
-
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.
川嶋和代
川嶋和代は、日本の皇族である佳子内親王の母方の祖母にあたる人物です。
-
C.
黒田清子
黒田清子は、上皇明仁と上皇后美智子の長女であり、結婚により皇籍を離脱した元皇族の女性である。
-
D.
栗林貞子
栗林貞子は、第二次世界大戦中の硫黄島守備隊司令官として知られる日本陸軍大将・栗林忠道の家族の一員である女性である。
-
E.
秀紀
秀紀 is a Japanese given name, typically masculine, written with kanji that can convey meanings related to excellence or distinction.
- 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_69ca82ac7fc081909b1398cf025423af |
completed | March 30, 2026, 2:03 p.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69cb3e8d90488190b57d1e748e272061 |
completed | March 31, 2026, 3:25 a.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_69cc56c82824819082e93eddc40bfad1 |
completed | March 31, 2026, 11:20 p.m. |
| NEDg | Description generation | batch_69cc5ca6efbc819082f4c643446da354 |
completed | March 31, 2026, 11:45 p.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_69cc5d6d93f08190b17d6c7a4fad2cf0 |
completed | March 31, 2026, 11:49 p.m. |
Created at: March 30, 2026, 5:20 p.m.