Triple
T19191350
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | Rinako Kikuchi |
E469845
|
entity |
| Predicate | nameInKanji |
P114914
|
FINISHED |
| Object |
菊地 凛子
菊地凛子(Rinko Kikuchi)は、『バベル』でアカデミー助演女優賞にノミネートされるなど国際的に活躍する日本の女優です。
|
E1363439
|
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: 菊地 凛子 | Statement: [Rinako Kikuchi, nameInKanji, 菊地 凛子]
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 菊地 凛子 Context triple: [Rinako Kikuchi, nameInKanji, 菊地 凛子]
-
A.
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。
-
B.
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。
-
C.
山崎直子
山崎直子 is a Japanese engineer and former JAXA astronaut who flew aboard the Space Shuttle Discovery to the International Space Station in 2010.
-
D.
楠本松子
楠本松子は、幕末から明治期にかけて活躍した長州藩士・政治家の桂小五郎(木戸孝允)の妻として知られる女性である。
-
E.
牧野雪子
牧野雪子は、日本の政治家であり戦後の首相として知られる吉田茂の妻であった人物である。
- 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: 菊地 凛子 Triple: [Rinako Kikuchi, nameInKanji, 菊地 凛子]
Generated description
菊地凛子(Rinko Kikuchi)は、『バベル』でアカデミー助演女優賞にノミネートされるなど国際的に活躍する日本の女優です。
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 菊地 凛子 Target entity description: 菊地凛子(Rinko Kikuchi)は、『バベル』でアカデミー助演女優賞にノミネートされるなど国際的に活躍する日本の女優です。
-
A.
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。
-
B.
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。
-
C.
山崎直子
山崎直子 is a Japanese engineer and former JAXA astronaut who flew aboard the Space Shuttle Discovery to the International Space Station in 2010.
-
D.
楠本松子
楠本松子は、幕末から明治期にかけて活躍した長州藩士・政治家の桂小五郎(木戸孝允)の妻として知られる女性である。
-
E.
牧野雪子
牧野雪子は、日本の政治家であり戦後の首相として知られる吉田茂の妻であった人物である。
- 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_69d8dd0ad9088190a173b32657ae2e7a |
completed | April 10, 2026, 11:20 a.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69e5f8a226dc8190a8a96960a4180298 |
completed | April 20, 2026, 9:57 a.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_6a06f8be168481908471d062847a444b |
completed | May 15, 2026, 10:43 a.m. |
| NEDg | Description generation | batch_6a06f9578a4081908f9a7fa233c4d337 |
completed | May 15, 2026, 10:45 a.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_6a06f9b4a6808190a25c2e1f30966dc7 |
completed | May 15, 2026, 10:47 a.m. |
Created at: April 10, 2026, 12:07 p.m.