国分寺市
E852635
国分寺市は、東京都多摩地域に位置し、歴史ある武蔵国分寺跡や緑豊かな住宅地として知られる市です。
All labels observed (1)
| Label | Occurrences |
|---|---|
| 国分寺市 canonical | 1 |
How this entity was disambiguated
This entity first appeared as the object of triple T10284517 — resolving that mention is where its identity was fixed. The disambiguator weighed these candidate entities and picked the highlighted one (or “None”, minting a new entity). This is how homonymy is resolved: the same surface form can point to different entities.
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 国分寺市 Context triple: [Kunitachi, hasNeighboringMunicipality, 国分寺市]
-
A.
高槻市
高槻市は、大阪府北部に位置し、京都と大阪の中間にあるベッドタウン兼商工業都市です。
-
B.
枚方市
枚方市は、大阪府北東部に位置し、淀川沿いに広がる住宅都市兼商業都市として発展している市です。
-
C.
川越市
川越市 is a historic city in Saitama Prefecture, Japan, famed for its well-preserved Edo-period streetscapes and traditional warehouse-style buildings that have earned it the nickname "Little Edo."
-
D.
柏原市
柏原市は、大阪府南東部に位置し、歴史ある寺社やぶどう栽培などで知られる中規模の都市です。
-
E.
木津川市
木津川市は、京都府南部に位置し、奈良県に隣接する住宅都市・歴史観光地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: 国分寺市 Target entity description: 国分寺市は、東京都多摩地域に位置し、歴史ある武蔵国分寺跡や緑豊かな住宅地として知られる市です。
-
A.
高槻市
高槻市は、大阪府北部に位置し、京都と大阪の中間にあるベッドタウン兼商工業都市です。
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B.
枚方市
枚方市は、大阪府北東部に位置し、淀川沿いに広がる住宅都市兼商業都市として発展している市です。
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C.
川越市
川越市 is a historic city in Saitama Prefecture, Japan, famed for its well-preserved Edo-period streetscapes and traditional warehouse-style buildings that have earned it the nickname "Little Edo."
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D.
柏原市
柏原市は、大阪府南東部に位置し、歴史ある寺社やぶどう栽培などで知られる中規模の都市です。
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E.
木津川市
木津川市は、京都府南部に位置し、奈良県に隣接する住宅都市・歴史観光地として発展している市です。
- F. None of above. chosen
Statements (46)
How these facts were elicited
The pipeline generated the facts above by prompting gpt-5.1 with this entity's name + description and the instruction below.
Instruction
You are a knowledge base construction expert. Given a subject entity and a description of it, return factual statements that you know for the subject as a JSON list of dictionaries(triples), where keys must be "subject", "predicate" and "object". The number of facts may be very high, between 25 to 50 or more, for very popular subjects. For less popular subjects, the number of facts can be very low, like 5 or 10. # Requirements - If you don't know the subject at all, return an empty list. - If the subject is not a named entity, return an empty list. - Include at least one triple where predicate is "instanceOf". - Do not get too wordy. - Separate several objects into multiple triples with one object.
Input
Subject: 国分寺市 Description of subject: 国分寺市は、東京都多摩地域に位置し、歴史ある武蔵国分寺跡や緑豊かな住宅地として知られる市です。
Referenced by (1)
Full triples — surface form annotated when it differs from this entity's canonical label.