Triple

T22533410
Position Surface form Disambiguated ID Type / Status
Subject 東京都港区 E557098 entity
Predicate containsStation P83367 FINISHED
Object 赤羽橋駅
赤羽橋駅は、東京都港区に位置し都営地下鉄大江戸線が乗り入れる地下鉄駅です。
 E1541866 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: 赤羽橋駅 | Statement: [東京都港区, containsStation, 赤羽橋駅]
NED1 Entity disambiguation (via context triple) gpt-5-mini-2025-08-07 
Target entity: 赤羽橋駅
Context triple: [東京都港区, containsStation, 赤羽橋駅]
  • A. 朝潮橋駅
    朝潮橋駅は、大阪市港区に位置し、大阪メトロ中央線が乗り入れる都市型の地下鉄駅です。
  • 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. Midori-bashi Station
    Midori-bashi Station is a railway station in Osaka, Japan, served by the Osaka Metro Imazatosuji Line.
  • D. 村野駅
    村野駅は、大阪府交野市に位置し、京阪電気鉄道交野線が乗り入れる地域の生活拠点となっている鉄道駅です。
  • E. 荒浜駅
    荒浜駅は、新潟県柏崎市に位置する地域の交通拠点となっている鉄道駅です。
  • 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: 赤羽橋駅
Triple: [東京都港区, containsStation, 赤羽橋駅]
Generated description
赤羽橋駅は、東京都港区に位置し都営地下鉄大江戸線が乗り入れる地下鉄駅です。
NED2 Entity disambiguation (via description) gpt-5-mini-2025-08-07 
Target entity: 赤羽橋駅
Target entity description: 赤羽橋駅は、東京都港区に位置し都営地下鉄大江戸線が乗り入れる地下鉄駅です。
  • A. 朝潮橋駅
    朝潮橋駅は、大阪市港区に位置し、大阪メトロ中央線が乗り入れる都市型の地下鉄駅です。
  • 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. Midori-bashi Station
    Midori-bashi Station is a railway station in Osaka, Japan, served by the Osaka Metro Imazatosuji Line.
  • D. 村野駅
    村野駅は、大阪府交野市に位置し、京阪電気鉄道交野線が乗り入れる地域の生活拠点となっている鉄道駅です。
  • E. 荒浜駅
    荒浜駅は、新潟県柏崎市に位置する地域の交通拠点となっている鉄道駅です。
  • 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_69e11e57483c8190b0887c4f8ff26446 completed April 16, 2026, 5:37 p.m.
NER Named-entity recognition batch_69f15ed88cf08190ae7e5b6bf9a80372 completed April 29, 2026, 1:28 a.m.
NED1 Entity disambiguation (via context triple) batch_6a0b1ddee4f48190972567034fa0c9d7 completed May 18, 2026, 2:10 p.m.
NEDg Description generation batch_6a0b1f09934c81909c0d81a7838f5580 completed May 18, 2026, 2:15 p.m.
NED2 Entity disambiguation (via description) batch_6a0b258107088190ba81cb2d0a34209b completed May 18, 2026, 2:43 p.m.
Created at: April 16, 2026, 8:51 p.m.