Triple
T38634825
| Position | Surface form | Disambiguated ID | Type / Status |
|---|---|---|---|
| Subject | پاکستان نیوی |
E937547
|
entity |
| Predicate | hasCapability |
P274
|
FINISHED |
| Object |
ہیومینیٹرین اسسٹنس اینڈ ڈیزاسٹر ریلیف آپریشنز
ہیومینیٹرین اسسٹنس اینڈ ڈیزاسٹر ریلیف آپریشنز وہ کارروائیاں ہیں جن کے تحت قدرتی آفات یا ہنگامی حالات میں متاثرہ آبادی کو فوری امداد، بچاؤ، طبی سہولیات اور بحالی کی مدد فراہم کی جاتی ہے۔
|
E2278733
|
NE FINISHED |
How this triple was built (2 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: ہیومینیٹرین اسسٹنس اینڈ ڈیزاسٹر ریلیف آپریشنز | Statement: [پاکستان نیوی, hasCapability, ہیومینیٹرین اسسٹنس اینڈ ڈیزاسٹر ریلیف آپریشنز]
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: ہیومینیٹرین اسسٹنس اینڈ ڈیزاسٹر ریلیف آپریشنز Triple: [پاکستان نیوی, hasCapability, ہیومینیٹرین اسسٹنس اینڈ ڈیزاسٹر ریلیف آپریشنز]
Generated description
ہیومینیٹرین اسسٹنس اینڈ ڈیزاسٹر ریلیف آپریشنز وہ کارروائیاں ہیں جن کے تحت قدرتی آفات یا ہنگامی حالات میں متاثرہ آبادی کو فوری امداد، بچاؤ، طبی سہولیات اور بحالی کی مدد فراہم کی جاتی ہے۔
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_69f76ed5ca3c81909288f61fbf37b359 |
completed | May 3, 2026, 3:50 p.m. |
| NER | Named-entity recognition | batch_69fcd9b5d9508190ac04834d3874cf93 |
completed | May 7, 2026, 6:28 p.m. |
| NED1 | Entity disambiguation (via context triple) | batch_6a41f457519c8190ae466989e30c47fd |
completed | June 29, 2026, 4:28 a.m. |
| NEDg | Description generation | batch_6a41f4e7480081908b9a4c8f6a7ee771 |
completed | June 29, 2026, 4:30 a.m. |
| NED2 | Entity disambiguation (via description) | batch_6a41f5ee76048190b757881212799a4e |
completed | June 29, 2026, 4:34 a.m. |
Created at: May 3, 2026, 4:32 p.m.