Triple
T14284851
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | 港区 |
E354141
|
entity |
| Predicate | hasTransportationHub |
P2413
|
FINISHED |
| Object |
赤坂見附駅
赤坂見附駅は、東京都港区に位置し、東京メトロ銀座線・丸ノ内線が交差する都心の主要地下鉄駅です。
|
E1090684
|
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: 赤坂見附駅 | Statement: [港区, hasTransportationHub, 赤坂見附駅]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 赤坂見附駅 Context triple: [港区, hasTransportationHub, 赤坂見附駅]
-
A.
高槻駅
高槻駅は、大阪府高槻市に位置し、JR京都線(東海道本線)の主要駅として大阪・京都方面への通勤通学や乗り換えに利用される鉄道駅である。
-
B.
千駄木駅
千駄木駅は、東京都文京区に位置し、東京メトロ千代田線が乗り入れる下町情緒の残るエリアの主要な地下鉄駅です。
-
C.
柏原駅
柏原駅は、大阪府柏原市に位置し、JR関西本線(大和路線)などが乗り入れる同市の主要な鉄道駅です。
-
D.
千駄ケ谷駅
千駄ケ谷駅は、東京都渋谷区に位置し、主にJR中央・総武線各駅停車が発着する駅です。
-
E.
Asakusabashi Station
Asakusabashi Station is a railway and subway station in Tokyo, Japan, serving the Asakusabashi district with JR East and Toei Asakusa Line services.
- 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: 赤坂見附駅 Triple: [港区, hasTransportationHub, 赤坂見附駅]
Generated description
赤坂見附駅は、東京都港区に位置し、東京メトロ銀座線・丸ノ内線が交差する都心の主要地下鉄駅です。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 赤坂見附駅 Target entity description: 赤坂見附駅は、東京都港区に位置し、東京メトロ銀座線・丸ノ内線が交差する都心の主要地下鉄駅です。
-
A.
高槻駅
高槻駅は、大阪府高槻市に位置し、JR京都線(東海道本線)の主要駅として大阪・京都方面への通勤通学や乗り換えに利用される鉄道駅である。
-
B.
千駄木駅
千駄木駅は、東京都文京区に位置し、東京メトロ千代田線が乗り入れる下町情緒の残るエリアの主要な地下鉄駅です。
-
C.
柏原駅
柏原駅は、大阪府柏原市に位置し、JR関西本線(大和路線)などが乗り入れる同市の主要な鉄道駅です。
-
D.
千駄ケ谷駅
千駄ケ谷駅は、東京都渋谷区に位置し、主にJR中央・総武線各駅停車が発着する駅です。
-
E.
Asakusabashi Station
Asakusabashi Station is a railway and subway station in Tokyo, Japan, serving the Asakusabashi district with JR East and Toei Asakusa Line services.
- 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_69d8278d25148190abf1a8c8f5f533ad |
completed | April 9, 2026, 10:26 p.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69de697ef40c8190bea37724b28c2e99 |
completed | April 14, 2026, 4:21 p.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_69fd3d1a6d8081908e857143c0c809c0 |
completed | May 8, 2026, 1:32 a.m. |
| NEDg | Description generation | batch_69fd3da6f0648190876dd86dd51e72cc |
completed | May 8, 2026, 1:34 a.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_69fd3e30868481908b55b368ab45c7fb |
completed | May 8, 2026, 1:36 a.m. |
Created at: April 10, 2026, 1:10 a.m.