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.