Instruction:
文本: 泰梅里库尔面积7.58平方千米，位于法国法兰西岛大区瓦兹河谷省，该省份为法国北部内陆省份，北起瓦兹省，西接厄尔省，南至塞纳-圣但尼省、上塞纳省和伊夫林省，东临塞纳-马恩省。与泰梅里库尔接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：勒佩尔谢、阿韦尔讷、弗雷曼维尔、古藏格雷、隆盖斯、瑟兰库尔、于斯、维尼。泰梅里库尔的时区为UTC+01:00、UTC+02:00（夏令时）。
【关系抽取】给定的关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "接壤", "head": "瓦兹河谷省", "tail": "伊夫林省"}, {"relation": "接壤", "head": "厄尔省", "tail": "伊夫林省"}, {"relation": "接壤", "head": "阿韦尔讷", "tail": "弗雷曼维尔"}, {"relation": "接壤", "head": "塞纳-圣但尼省", "tail": "塞纳-马恩省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "塞纳-马恩省", "tail": "法兰西岛大区"}, {"relation": "接壤", "head": "勒佩尔谢", "tail": "于斯"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "弗雷曼维尔", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "法兰西岛大区", "tail": "法国"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "于斯", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "接壤", "head": "泰梅里库尔", "tail": "隆盖斯"}, {"relation": "接壤", "head": "瓦兹省", "tail": "塞纳-马恩省"}, {"relation": "类型", "head": "隆盖斯", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "泰梅里库尔", "tail": "于斯"}, {"relation": "类型", "head": "瑟兰库尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "类型", "head": "维尼", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "泰梅里库尔", "tail": "维尼"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "瑟兰库尔", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "塞纳-圣但尼省", "tail": "法兰西岛大区"}, {"relation": "接壤", "head": "瓦兹河谷省", "tail": "厄尔省"}, {"relation": "接壤", "head": "弗雷曼维尔", "tail": "瑟兰库尔"}, {"relation": "接壤", "head": "泰梅里库尔", "tail": "弗雷曼维尔"}, {"relation": "接壤", "head": "隆盖斯", "tail": "瑟兰库尔"}, {"relation": "接壤", "head": "塞纳-圣但尼省", "tail": "上塞纳省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "勒佩尔谢", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "接壤", "head": "于斯", "tail": "维尼"}, {"relation": "接壤", "head": "上塞纳省", "tail": "伊夫林省"}, {"relation": "类型", "head": "勒佩尔谢", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "泰梅里库尔", "tail": "阿韦尔讷"}, {"relation": "类型", "head": "弗雷曼维尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "阿韦尔讷", "tail": "古藏格雷"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "上塞纳省", "tail": "法兰西岛大区"}, {"relation": "接壤", "head": "瓦兹河谷省", "tail": "塞纳-圣但尼省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "隆盖斯", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "伊夫林省", "tail": "法兰西岛大区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "阿韦尔讷", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "古藏格雷", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "类型", "head": "阿韦尔讷", "tail": "市镇"}, {"relation": "类型", "head": "古藏格雷", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "泰梅里库尔", "tail": "瑟兰库尔"}, {"relation": "接壤", "head": "瓦兹河谷省", "tail": "塞纳-马恩省"}, {"relation": "接壤", "head": "泰梅里库尔", "tail": "勒佩尔谢"}, {"relation": "接壤", "head": "瓦兹河谷省", "tail": "上塞纳省"}, {"relation": "类型", "head": "于斯", "tail": "市镇"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "维尼", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "接壤", "head": "瓦兹省", "tail": "厄尔省"}, {"relation": "类型", "head": "泰梅里库尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "勒佩尔谢", "tail": "古藏格雷"}, {"relation": "接壤", "head": "隆盖斯", "tail": "维尼"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "泰梅里库尔", "tail": "瓦兹河谷省"}, {"relation": "接壤", "head": "瓦兹河谷省", "tail": "瓦兹省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "瓦兹河谷省", "tail": "法兰西岛大区"}, {"relation": "接壤", "head": "泰梅里库尔", "tail": "古藏格雷"}]


Instruction:
文本: 鹦鹉螺亚纲（学名：Nautiloidea），又称鹦鹉螺类，是一类有贝壳的头足纲软体动物，皆为海生，包含8个超目及900多个属，其中大部分成员已经灭绝，现生种仅剩下鹦鹉螺科一脉的鹦鹉螺属及异鹦鹉螺属。鹦鹉螺类在地球上的生存年代比恐龙还要长久，早在寒武纪便已出现，之后更演化成菊石、蛸亚纲等其他头足纲类群，因此存活至今日的鹦鹉螺属及异鹦鹉螺属被人们称作“活化石”。鹦鹉螺类在古生代的海洋曾经是十分强势的无脊椎动物，于奥陶纪成为海洋中的顶级掠食者，鹦鹉螺类也是杆石、箭石、菊石、蛸亚纲（鱿鱼和章鱼）等众多头足类的共同祖先，即使鹦鹉螺亚纲的大多数物种已经灭绝，但它们至今仍有少数后代留存于现代的海洋之中。
【关系抽取】已知关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "父级分类单元", "head": "蛸亚纲", "tail": "头足纲"}, {"relation": "别名", "head": "鹦鹉螺亚纲", "tail": "鹦鹉螺类"}, {"relation": "父级分类单元", "head": "菊石", "tail": "头足纲"}, {"relation": "父级分类单元", "head": "鹦鹉螺属", "tail": "鹦鹉螺科"}, {"relation": "父级分类单元", "head": "鹦鹉螺亚纲", "tail": "头足纲"}, {"relation": "父级分类单元", "head": "异鹦鹉螺属", "tail": "鹦鹉螺科"}, {"relation": "父级分类单元", "head": "头足纲", "tail": "软体动物"}, {"relation": "父级分类单元", "head": "寒武纪", "tail": "古生代"}, {"relation": "父级分类单元", "head": "箭石", "tail": "蛸亚纲"}]


Instruction:
文本: 塔夸伦博省为南美国家乌拉圭十九省之一省，位于乌拉圭中北部（如右图之18位置），该省首府为塔夸伦博。坐标：32°S56°W/32°S56°W/-32;-56
【关系抽取】关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "行政中心", "head": "塔夸伦博", "tail": "塔夸伦博省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "塔夸伦博", "tail": "塔夸伦博省"}, {"relation": "别名", "head": "塔夸伦博省", "tail": "18"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "塔夸伦博省", "tail": "乌拉圭"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "乌拉圭", "tail": "南美"}]


Instruction:
文本: 首尔位处汉江，自古以来就是朝鲜半岛的政治、经济、文化的中心。但它距离最北的地方和朝鲜民主主义人民共和国（朝鲜）的临时军事分界线（三八线）只相距40公里，朝鲜和韩国南北两大政权自朝鲜战争以来，两国在1953年只签订了《朝鲜停战协定》，因此实际上是维持在作战状态，并不是结束战争。早在1970年代冷战时期，首尔地理上的弱势，促使当时大韩民国政府动议迁都。随着近年驻韩美军的战略调整，从首尔周边向南撤至中部地方，令首尔军事保障渐失，迁都“避战”呼声渐高。
【关系抽取】已知关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "所在行政领土", "head": "首尔", "tail": "韩国"}, {"relation": "接壤", "head": "朝鲜民主主义人民共和国", "tail": "韩国"}, {"relation": "事件", "head": "韩国", "tail": "朝鲜战争"}, {"relation": "行政中心", "head": "首尔", "tail": "韩国"}, {"relation": "事件", "head": "朝鲜民主主义人民共和国", "tail": "朝鲜战争"}, {"relation": "别名", "head": "韩国", "tail": "大韩民国"}]


Instruction:
文本: 蒙德兰维尔面积3.17平方千米，位于法国诺曼底大区卡尔瓦多斯省，该省份为法国西北部沿海省份，北濒大西洋英吉利海峡，东北与滨海塞纳省以海上边界相接，东临厄尔省，南至奥恩省，西与芒什省接壤。与蒙德兰维尔接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：奥东河畔巴龙、舍村、加夫吕、奥东河畔格兰维尔、穆昂、奥东河畔图维尔。蒙德兰维尔的时区为UTC+01:00、UTC+02:00（夏令时）。
【关系抽取】已知关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "所在行政领土", "head": "舍村", "tail": "卡尔瓦多斯省"}, {"relation": "接壤", "head": "奥恩省", "tail": "芒什省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "奥东河畔格兰维尔", "tail": "卡尔瓦多斯省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "芒什省", "tail": "诺曼底大区"}, {"relation": "接壤", "head": "滨海塞纳省", "tail": "厄尔省"}, {"relation": "接壤", "head": "厄尔省", "tail": "奥恩省"}, {"relation": "类型", "head": "奥东河畔图维尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "舍村", "tail": "穆昂"}, {"relation": "接壤", "head": "奥东河畔巴龙", "tail": "穆昂"}, {"relation": "接壤", "head": "奥东河畔巴龙", "tail": "加夫吕"}, {"relation": "接壤", "head": "蒙德兰维尔", "tail": "奥东河畔格兰维尔"}, {"relation": "类型", "head": "奥东河畔格兰维尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "芒什省", "tail": "英吉利海峡"}, {"relation": "接壤", "head": "蒙德兰维尔", "tail": "舍村"}, {"relation": "类型", "head": "加夫吕", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "穆昂", "tail": "奥东河畔图维尔"}, {"relation": "类型", "head": "穆昂", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "法国", "tail": "英吉利海峡"}, {"relation": "接壤", "head": "蒙德兰维尔", "tail": "奥东河畔图维尔"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "滨海塞纳省", "tail": "诺曼底大区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "卡尔瓦多斯省", "tail": "诺曼底大区"}, {"relation": "类型", "head": "奥东河畔巴龙", "tail": "市镇"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "奥东河畔巴龙", "tail": "卡尔瓦多斯省"}, {"relation": "接壤", "head": "奥东河畔巴龙", "tail": "奥东河畔图维尔"}, {"relation": "接壤", "head": "法国", "tail": "大西洋"}, {"relation": "接壤", "head": "卡尔瓦多斯省", "tail": "奥恩省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "奥恩省", "tail": "诺曼底大区"}, {"relation": "接壤", "head": "加夫吕", "tail": "奥东河畔格兰维尔"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "穆昂", "tail": "卡尔瓦多斯省"}, {"relation": "接壤", "head": "卡尔瓦多斯省", "tail": "厄尔省"}, {"relation": "接壤", "head": "卡尔瓦多斯省", "tail": "芒什省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "厄尔省", "tail": "诺曼底大区"}, {"relation": "类型", "head": "蒙德兰维尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "类型", "head": "舍村", "tail": "市镇"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "蒙德兰维尔", "tail": "卡尔瓦多斯省"}, {"relation": "接壤", "head": "舍村", "tail": "奥东河畔格兰维尔"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "诺曼底大区", "tail": "法国"}, {"relation": "接壤", "head": "蒙德兰维尔", "tail": "加夫吕"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "奥东河畔图维尔", "tail": "卡尔瓦多斯省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "加夫吕", "tail": "卡尔瓦多斯省"}, {"relation": "接壤", "head": "蒙德兰维尔", "tail": "奥东河畔巴龙"}, {"relation": "接壤", "head": "蒙德兰维尔", "tail": "穆昂"}]


Instruction:
文本: 高仓天皇是后白河天皇的第七皇子。其生母建春门院平滋子，是平清盛继室二位尼（平时子）的异母妹。高仓天皇的中宫平德子，则是平清盛与二位尼的女儿。因此从辈分上来说，平德子（建礼门院）是高仓天皇的表姐。高仓天皇也是安德天皇、后鸟羽天皇以及后高仓院的父亲。
【关系抽取】已知关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "后继者", "head": "安德天皇", "tail": "后鸟羽天皇"}, {"relation": "父母", "head": "后高仓院", "tail": "高仓天皇"}, {"relation": "父母", "head": "后鸟羽天皇", "tail": "高仓天皇"}, {"relation": "父母", "head": "安德天皇", "tail": "高仓天皇"}, {"relation": "别名", "head": "建春门院平滋子", "tail": "平滋子"}, {"relation": "兄弟姊妹", "head": "安德天皇", "tail": "后高仓院"}, {"relation": "父母", "head": "高仓天皇", "tail": "后白河天皇"}, {"relation": "配偶", "head": "高仓天皇", "tail": "平德子"}, {"relation": "别名", "head": "平德子", "tail": "建礼门院"}, {"relation": "亲属", "head": "后白河天皇", "tail": "平德子"}, {"relation": "父母", "head": "平德子", "tail": "二位尼"}, {"relation": "兄弟姊妹", "head": "安德天皇", "tail": "后鸟羽天皇"}, {"relation": "父母", "head": "安德天皇", "tail": "平德子"}, {"relation": "兄弟姊妹", "head": "后鸟羽天皇", "tail": "后高仓院"}, {"relation": "父母", "head": "高仓天皇", "tail": "建春门院平滋子"}, {"relation": "后继者", "head": "高仓天皇", "tail": "安德天皇"}, {"relation": "配偶", "head": "后白河天皇", "tail": "建春门院平滋子"}]


Instruction:
文本: 足立站是位于日本冈山县新见市神郷油野的西日本旅客铁道伯备线铁路车站。
【关系抽取】给定的关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "冈山县", "tail": "日本"}, {"relation": "属于", "head": "足立站", "tail": "伯备线"}, {"relation": "位于", "head": "新见市", "tail": "冈山县"}, {"relation": "位于", "head": "伯备线", "tail": "冈山县"}, {"relation": "运营者", "head": "足立站", "tail": "西日本旅客铁道"}, {"relation": "类型", "head": "足立站", "tail": "铁路车站"}, {"relation": "位于", "head": "足立站", "tail": "新见市"}]


Instruction:
文本: 西凤街道是中华人民共和国吉林省通化市辉南县下辖的一个街道办事处。
【关系抽取】已知关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
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答案：

[{"relation": "所在行政领土", "head": "通化市", "tail": "吉林省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "辉南县", "tail": "通化市"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "吉林省", "tail": "中华人民共和国"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "西凤街道", "tail": "辉南县"}, {"relation": "类型", "head": "西凤街道", "tail": "街道办事处"}]


Instruction:
文本: “拒绝红色媒体、守护台湾民主”游行是指在2019年6月23日，于中华民国台北市凯达格兰大道举行的大型集会游行又称623凯道集结。这次活动由成吉思汗健身俱乐部“馆长”陈之汉、及时代力量立法委员黄国昌号召，并有数万名民众参与示威游行。是反红媒运动之一。游行的目的是反对中国共产党、拒绝“亲中媒体”、“中天新闻”渗透、守护台湾的民主与自由，同时声援香港反对《逃犯条例》修订草案的运动。游行还呼吁中华民国国家通讯传播委员会强力执法，也要求立法院亦应尽速完成相关法案的修法。这场集会游行亦引起中华民国总统蔡英文的关注。
【关系抽取】已知关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
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答案：

[{"relation": "别名", "head": "“拒绝红色媒体、守护台湾民主”游行", "tail": "623凯道集结"}, {"relation": "别名", "head": "集会游行", "tail": "运动"}, {"relation": "别名", "head": "红色媒体", "tail": "红媒"}, {"relation": "别名", "head": "立法委员", "tail": "立法院"}, {"relation": "主办方", "head": "“拒绝红色媒体、守护台湾民主”游行", "tail": "陈之汉"}, {"relation": "主张者", "head": "台湾", "tail": "台湾"}, {"relation": "别名", "head": "红色媒体", "tail": "亲中媒体"}, {"relation": "发生地点", "head": "集会游行", "tail": "香港"}, {"relation": "主办方", "head": "“拒绝红色媒体、守护台湾民主”游行", "tail": "黄国昌"}, {"relation": "发生地点", "head": "“拒绝红色媒体、守护台湾民主”游行", "tail": "凯达格兰大道"}]


Instruction:
文本: 伊车嘎善锡伯族乡是中华人民共和国新疆维吾尔自治区伊犁哈萨克自治州霍尔果斯市下辖的一个民族乡。
【关系抽取】已知关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
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答案：

[{"relation": "所在行政领土", "head": "霍尔果斯市", "tail": "伊犁哈萨克自治州"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "新疆维吾尔自治区", "tail": "中华人民共和国"}, {"relation": "类型", "head": "伊车嘎善锡伯族乡", "tail": "民族乡"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "伊犁哈萨克自治州", "tail": "新疆维吾尔自治区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "伊车嘎善锡伯族乡", "tail": "霍尔果斯市"}]


Instruction:
文本: 布吕耶尔叙费尔是法国上法兰西大区埃纳省的一个市镇，属于蒂耶里堡区。该市镇2009年时的人口为189人。
【关系抽取】已知关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
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答案：

[{"relation": "所在行政领土", "head": "费尔", "tail": "埃纳省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "埃纳省", "tail": "上法兰西大区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "上法兰西大区", "tail": "法国"}, {"relation": "类型", "head": "费尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "类型", "head": "布吕耶尔叙费尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "布吕耶尔叙费尔", "tail": "蒂耶里堡区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "蒂耶里堡区", "tail": "埃纳省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "费尔", "tail": "蒂耶里堡区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "布吕耶尔叙费尔", "tail": "埃纳省"}]


Instruction:
文本: 高楼坪侗族乡是中华人民共和国贵州省铜仁市万山区下辖的一个民族乡。
【关系抽取】给定的关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 玉屏镇下辖以下地区：大龙树社区、卫国社区、大围山社区、玉屏社区、阿季伍村、半坡村、凹嘎村、姑租碑村、新荣村、平田村、大份子村、王家村、补嘎村、龙古村、卡口村、前进村和新农村。
【关系抽取】给定的关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 水门畲族乡是中华人民共和国福建省宁德市霞浦县下辖的一个民族乡。
【关系抽取】给定的关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 华为P系列是由中国通讯设备制造商华为面向消费者发售的高阶智能手机系列，与华为Mate系列共同为旗舰级别的高端智能手机系列之一。
【关系抽取】关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "制造商", "head": "智能手机", "tail": "华为"}, {"relation": "类型", "head": "华为P系列", "tail": "智能手机"}, {"relation": "制造商", "head": "华为Mate系列", "tail": "华为"}, {"relation": "制造商", "head": "华为P系列", "tail": "华为"}, {"relation": "别名", "head": "华为Mate系列", "tail": "Mate系列"}]


Instruction:
文本: 杨俨（6世纪－607年），隋朝废太子杨勇的长子，云昭训所生。六岁时，封为长宁郡王，后为叔父杨广毒杀。杨俨是杨勇初遇云氏时在外云雨而怀孕，因此其祖父母十分不满，出生的时候，其祖父隋文帝说：“此即皇太孙，何乃生不得地？”其外祖父云定兴奏曰：“天生龙种，所以因云而出。”时人以为敏对。以后其祖母独孤皇后在杨广的挑拨下，还怀疑起杨俨是否自己亲生血脉，说“云定兴女在外私合而生，想此由来，何必是其体胤？”杨勇被废，杨俨被削除了王爵，上表向祖父请求担任宫中警卫，其辞哀婉凄切，隋文帝看后很被打动。杨素挑拨说：“伏愿圣心同于螫手，不宜复留意。”杨广即位，携杨俨下江南游行，途中将其鸩杀。
【关系抽取】已知关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
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答案：

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Instruction:
文本: 蒂和米，简称蒂-米或蒂米，是法国卡尔瓦多斯省的一个市镇，属于卡昂区。该市镇于2017年由原市镇布雷特维尔-洛格约斯、布鲁艾、舍村、勒梅尼勒帕特里、贝桑地区皮托和圣克鲁瓦格朗托讷合并而成，行政中心位于布雷特维尔-洛格约斯。
【关系抽取】关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 天鹅座56，又名BD+433739，HD198639、SAO50121、HR7984，是天鹅座的一颗恒星，视星等为5.04，位于银经84.29，银纬0.03，其B1900.0坐标为赤经20h 46m 31.7s，赤纬+43° 0.03′ 57″。
【关系抽取】关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：


Instruction:
文本: 三氟乙酸铷是一种化合物，化学式为CF3COORb，其酸式盐Rb[H(CF3COO)2]也是已知的。它可由碳酸铷和三氟乙酸反应得到。它热分解生成氟化铷和一些气态产物，如三氟乙酰氟、碳氧化物等。
【关系抽取】关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "类型", "head": "碳酸铷", "tail": "化合物"}, {"relation": "类型", "head": "氟化铷", "tail": "化合物"}, {"relation": "类型", "head": "三氟乙酸铷", "tail": "化合物"}, {"relation": "类型", "head": "三氟乙酰氟", "tail": "化合物"}, {"relation": "类型", "head": "三氟乙酸", "tail": "化合物"}]


Instruction:
文本: 国道1号又称“中山高速公路”，是台湾西部两条纵向高速公路之一，经过本地中部偏东，并在县道168号交会处设有水上交流道。由此可快速前往国道1号沿线各地。县道168号又称“嘉朴公路”，是东石至中庄的道路，经过本地区江二重沟聚落南侧。由该道路西行可前往太保市、朴子市、东石乡，并止于东石市区；东行可前往水上乡水上市区，并止于中庄的县道165号转角路口。乡道嘉63线是瓦厝至大仑的道路。乡道嘉65线是管事厝至后潭的道路。
【关系抽取】给定的关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 韦尔热鲁面积5.53平方千米，位于法国新阿基坦大区滨海夏朗德省，该省份为法国西部滨海省份，北起旺代省，西临大西洋，南至吉伦特省，东南接多尔多涅省，东北接德塞夫勒省接壤，东临夏朗德省。与韦尔热鲁接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：布勒伊马涅、罗什福尔、圣洛朗德拉普雷、夏朗德河畔圣纳泽尔。韦尔热鲁的时区为UTC+01:00、UTC+02:00（夏令时）。
【关系抽取】给定的关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 韦里耶尔位于法国中北部偏东，大东部大区西南部和奥布省中部偏南。与韦里耶尔接壤的市镇包括：布雷维扬德、比谢尔、克莱雷、蒙托兰、鲁伊圣卢、圣蒂博。韦里耶尔位于塞纳河右岸，境内地势平坦。按照柯本气候分类法，韦里耶尔属于温带海洋性气候，全年温差较小，降水分布均匀。
【关系抽取】已知关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "接壤", "head": "韦里耶尔", "tail": "蒙托兰"}, {"relation": "接壤", "head": "韦里耶尔", "tail": "鲁伊圣卢"}, {"relation": "接壤", "head": "布雷维扬德", "tail": "比谢尔"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "鲁伊圣卢", "tail": "奥布省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "蒙托兰", "tail": "奥布省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "布雷维扬德", "tail": "奥布省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "比谢尔", "tail": "奥布省"}, {"relation": "接壤", "head": "韦里耶尔", "tail": "比谢尔"}, {"relation": "接壤", "head": "韦里耶尔", "tail": "布雷维扬德"}, {"relation": "接壤", "head": "比谢尔", "tail": "圣蒂博"}, {"relation": "接壤", "head": "克莱雷", "tail": "塞纳河"}, {"relation": "接壤", "head": "比谢尔", "tail": "塞纳河"}, {"relation": "接壤", "head": "布雷维扬德", "tail": "塞纳河"}, {"relation": "接壤", "head": "克莱雷", "tail": "圣蒂博"}, {"relation": "接壤", "head": "韦里耶尔", "tail": "圣蒂博"}, {"relation": "接壤", "head": "克莱雷", "tail": "蒙托兰"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "圣蒂博", "tail": "奥布省"}, {"relation": "接壤", "head": "蒙托兰", "tail": "鲁伊圣卢"}, {"relation": "接壤", "head": "圣蒂博", "tail": "塞纳河"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "韦里耶尔", "tail": "奥布省"}, {"relation": "接壤", "head": "韦里耶尔", "tail": "塞纳河"}, {"relation": "接壤", "head": "布雷维扬德", "tail": "鲁伊圣卢"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "克莱雷", "tail": "奥布省"}, {"relation": "接壤", "head": "韦里耶尔", "tail": "克莱雷"}]


Instruction:
文本: 艾斯面积10.48平方千米，位于法国奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区上萨瓦省，该省份为法国东部省份，历史上为萨伏依的一部分，北与瑞士接壤，西接安省，南至萨瓦省，东与瑞士和意大利接壤。与艾斯接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：博讷维尔、马里尼耶、圣让德托洛姆、圣茹瓦尔、武日。艾斯的时区为UTC+01:00、UTC+02:00（夏令时）。
【关系抽取】给定的关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "接壤", "head": "艾斯", "tail": "圣让德托洛姆"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "圣茹瓦尔", "tail": "上萨瓦省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "安省", "tail": "奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区"}, {"relation": "类型", "head": "圣茹瓦尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "博讷维尔", "tail": "圣让德托洛姆"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "圣让德托洛姆", "tail": "上萨瓦省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "上萨瓦省", "tail": "奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区", "tail": "法国"}, {"relation": "接壤", "head": "上萨瓦省", "tail": "萨瓦省"}, {"relation": "类型", "head": "武日", "tail": "市镇"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "武日", "tail": "上萨瓦省"}, {"relation": "接壤", "head": "萨伏依", "tail": "安省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "萨瓦省", "tail": "奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区"}, {"relation": "类型", "head": "马里尼耶", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "马里尼耶", "tail": "圣茹瓦尔"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "艾斯", "tail": "上萨瓦省"}, {"relation": "接壤", "head": "博讷维尔", "tail": "武日"}, {"relation": "接壤", "head": "艾斯", "tail": "博讷维尔"}, {"relation": "接壤", "head": "萨瓦省", "tail": "安省"}, {"relation": "接壤", "head": "马里尼耶", "tail": "武日"}, {"relation": "接壤", "head": "艾斯", "tail": "武日"}, {"relation": "接壤", "head": "法国", "tail": "瑞士"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "博讷维尔", "tail": "上萨瓦省"}, {"relation": "类型", "head": "圣让德托洛姆", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "上萨瓦省", "tail": "安省"}, {"relation": "接壤", "head": "艾斯", "tail": "圣茹瓦尔"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "马里尼耶", "tail": "上萨瓦省"}, {"relation": "接壤", "head": "艾斯", "tail": "马里尼耶"}, {"relation": "接壤", "head": "瑞士", "tail": "意大利"}, {"relation": "类型", "head": "博讷维尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "类型", "head": "艾斯", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "圣让德托洛姆", "tail": "圣茹瓦尔"}, {"relation": "接壤", "head": "法国", "tail": "意大利"}]


Instruction:
文本: 北京云龄科技有限公司，品牌名称为热脉游戏，是一家位于中华人民共和国北京市朝阳区博雅国际中心电子游戏发行商。公司由原卓亚互动员工李𫍽建立，主要负责中国大陆游戏的海外发行。
【关系抽取】已知关系列表是['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "北京云龄科技有限公司", "tail": "北京市"}, {"relation": "别名", "head": "北京云龄科技有限公司", "tail": "热脉游戏"}, {"relation": "位于", "head": "朝阳区", "tail": "北京市"}, {"relation": "位于", "head": "北京市", "tail": "中华人民共和国"}, {"relation": "类型", "head": "北京云龄科技有限公司", "tail": "电子游戏发行商"}]


Instruction:
文本: 博赫丹·邦达连科是一名乌克兰跳高运动员，他的最佳成绩为2014年6月14日在纽约州创造的2.42米，这也是欧洲记录，以及男子跳高世界第三高的成绩（前2名为古巴的哈维尔·索托马约尔和卡塔尔的穆塔兹·伊萨·巴希姆，与瑞典的帕特里克·舍贝里并列第三）。他的室内最佳成绩是2.27米。他获得2013年世界田径锦标赛金牌（2.41米）和2015年世界田径锦标赛银牌（2.33米），以及2016年里约奥运会铜牌（2.33米）。
【关系抽取】关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "国籍", "head": "穆塔兹·伊萨·巴希姆", "tail": "卡塔尔"}, {"relation": "国籍", "head": "帕特里克·舍贝里", "tail": "瑞典"}, {"relation": "体育代表国", "head": "博赫丹·邦达连科", "tail": "乌克兰"}, {"relation": "体育代表国", "head": "穆塔兹·伊萨·巴希姆", "tail": "卡塔尔"}, {"relation": "参与", "head": "博赫丹·邦达连科", "tail": "2015年世界田径锦标赛"}, {"relation": "国籍", "head": "博赫丹·邦达连科", "tail": "乌克兰"}, {"relation": "前任", "head": "哈维尔·索托马约尔", "tail": "帕特里克·舍贝里"}, {"relation": "参与", "head": "博赫丹·邦达连科", "tail": "2013年世界田径锦标赛"}]


Instruction:
文本: 塞讷维耶尔面积23.54平方千米，位于法国中央-卢瓦尔河谷大区安德尔-卢瓦尔省，该省份为法国中西部省份，北起萨尔特省、东北接卢瓦-谢尔省，东南接安德尔省，南至维埃纳省，西临曼恩-卢瓦尔省。与塞讷维耶尔接壤的市镇（或旧市镇、城区）包括：安德鲁瓦河畔舍米耶、费里耶尔叙博略、热尼耶、安德鲁瓦河畔洛谢、佩吕松、圣伊波利特、圣让-圣日耳曼。塞讷维耶尔的时区为UTC+01:00、UTC+02:00（夏令时）。
【关系抽取】关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "所在行政领土", "head": "圣伊波利特", "tail": "安德尔-卢瓦尔省"}, {"relation": "类型", "head": "圣伊波利特", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "安德尔-卢瓦尔省", "tail": "维埃纳省"}, {"relation": "接壤", "head": "安德尔-卢瓦尔省", "tail": "萨尔特省"}, {"relation": "类型", "head": "安德鲁瓦河畔舍米耶", "tail": "市镇"}, {"relation": "类型", "head": "佩吕松", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "安德尔-卢瓦尔省", "tail": "安德尔省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "安德鲁瓦河畔洛谢", "tail": "安德尔-卢瓦尔省"}, {"relation": "类型", "head": "费里耶尔叙博略", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "费里耶尔叙博略"}, {"relation": "接壤", "head": "费里耶尔叙博略", "tail": "热尼耶"}, {"relation": "接壤", "head": "圣伊波利特", "tail": "圣让-圣日耳曼"}, {"relation": "接壤", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "安德鲁瓦河畔舍米耶"}, {"relation": "接壤", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "佩吕松"}, {"relation": "接壤", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "安德鲁瓦河畔洛谢"}, {"relation": "接壤", "head": "卢瓦-谢尔省", "tail": "安德尔省"}, {"relation": "类型", "head": "热尼耶", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "费里耶尔叙博略", "tail": "佩吕松"}, {"relation": "接壤", "head": "萨尔特省", "tail": "曼恩-卢瓦尔省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "安德鲁瓦河畔舍米耶", "tail": "安德尔-卢瓦尔省"}, {"relation": "类型", "head": "圣让-圣日耳曼", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "热尼耶"}, {"relation": "接壤", "head": "安德鲁瓦河畔舍米耶", "tail": "安德鲁瓦河畔洛谢"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "安德尔-卢瓦尔省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "佩吕松", "tail": "安德尔-卢瓦尔省"}, {"relation": "类型", "head": "安德鲁瓦河畔洛谢", "tail": "市镇"}, {"relation": "接壤", "head": "安德尔-卢瓦尔省", "tail": "曼恩-卢瓦尔省"}, {"relation": "类型", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "市镇"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "热尼耶", "tail": "安德尔-卢瓦尔省"}, {"relation": "接壤", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "圣让-圣日耳曼"}, {"relation": "接壤", "head": "安德鲁瓦河畔洛谢", "tail": "圣伊波利特"}, {"relation": "接壤", "head": "安德尔省", "tail": "维埃纳省"}, {"relation": "接壤", "head": "塞讷维耶尔", "tail": "圣伊波利特"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "圣让-圣日耳曼", "tail": "安德尔-卢瓦尔省"}, {"relation": "接壤", "head": "安德鲁瓦河畔舍米耶", "tail": "热尼耶"}, {"relation": "接壤", "head": "萨尔特省", "tail": "卢瓦-谢尔省"}, {"relation": "接壤", "head": "安德尔-卢瓦尔省", "tail": "卢瓦-谢尔省"}, {"relation": "接壤", "head": "维埃纳省", "tail": "曼恩-卢瓦尔省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "费里耶尔叙博略", "tail": "安德尔-卢瓦尔省"}, {"relation": "接壤", "head": "佩吕松", "tail": "圣让-圣日耳曼"}]


Instruction:
文本: 里辛街道，是中华人民共和国山东省济南市钢城区下辖的一个乡镇级行政单位。
【关系抽取】关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "所在行政领土", "head": "济南市", "tail": "山东省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "里辛街道", "tail": "钢城区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "钢城区", "tail": "济南市"}, {"relation": "行政中心", "head": "山东省", "tail": "济南市"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "山东省", "tail": "中华人民共和国"}]


Instruction:
文本: 勒普瓦扎是法国东部安省的一个旧市镇，属于楠蒂阿区。2016年，勒普瓦扎与市镇拉莱里亚合并为新市镇勒普瓦扎-拉莱里亚。
【关系抽取】已知关系列表=['国籍', '别名', '亲属', '后继者', '出生地点', '父母', '职业', '所在行政领土', '类型', '属于', '运营者', '位于', '拥有者', '所属组织', '职务', '取代', '参与', '相邻车站', '行政中心', '接壤', '兄弟姊妹', '死因', '平台', '作者', '产地', '隶属于', '衍生作品', '原产地', '父级分类单元', '分类等级', '死亡地点', '配偶', '体育代表国', '主张者', '军事冲突', '参与者', '创办者', '领导者', '河流出口', '籍贯', '学历', '途径', '开发者', '出版商', '制作者', '演员', '编剧', '导演', '成员', '专业', '从属于', '作品', '分布', '所属山脉', '导致', '发生地点', '制造商', '事件', '成就', '提名或入围奖项', '子组织', '改编自', '表演者', '总部位置', '重大事件', '提名者', '当选人', '当选选举', '车站等级', '经销商', '发现者', '目前所在行政区', '获胜者', '主办方', '角色', '奖项', '名称由来', '用途', '材料', '产品', '作词者', '包含', '博士生', '病因', '可能后果', '流入水域', '机场服务地区', '临近', '同事', '前任', '签署方', '受众', '所属系列', '创始人', '流出河流', '产业', '水源', '学生', '品牌', '博士生导师', '成立地点', '民族', '老师', '主要食物来源', '运营', '流经湖泊', '加害人', '型号', '结束原因', '学名', '获胜赛事', '立法者', '症状', '插画家', '主要作品', '疗法', '用药', '起因', '版权所有者', '宣判罪名', '发现者或发明者', '主持人', '赞助者', '首播电视台', '损害', '被告人', '法院', '影响因素', '创建者', '教区', '生成物', '杀害者', '刑罚', '赞助商', '栖息地', '受害人', '制作方法', '传播方式']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "所在行政领土", "head": "勒普瓦扎-拉莱里亚", "tail": "楠蒂阿区"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "勒普瓦扎", "tail": "楠蒂阿区"}, {"relation": "类型", "head": "勒普瓦扎-拉莱里亚", "tail": "市镇"}, {"relation": "类型", "head": "拉莱里亚", "tail": "市镇"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "拉莱里亚", "tail": "楠蒂阿区"}, {"relation": "接壤", "head": "勒普瓦扎", "tail": "拉莱里亚"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "勒普瓦扎", "tail": "安省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "勒普瓦扎-拉莱里亚", "tail": "安省"}, {"relation": "类型", "head": "勒普瓦扎", "tail": "市镇"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "楠蒂阿区", "tail": "安省"}, {"relation": "所在行政领土", "head": "拉莱里亚", "tail": "安省"}]


Instruction:
文本: 请他解惑，恰见他的助手正在纳闷：怎么啦
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "社会关系", "head": "他", "tail": "他的助手"}]


Instruction:
文本: 恰见他的助手正在纳闷：怎么啦，老师一向提前上班，今天也许被领导临时通知讲座去了。
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "社会关系", "head": "老师", "tail": "领导"}, {"relation": "unknown", "head": "他的助手", "tail": "老师"}]


Instruction:
文本: 几次因走错路而失约，他又不善与人沟通应变，女友开始以为他心不诚
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "社会关系", "head": "他", "tail": "女友"}]


Instruction:
文本: 我与其他云南同学对视骇笑
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "社会关系", "head": "我", "tail": "其他云南同学"}]


Instruction:
文本: 便引来北方同学的无数镜头和赞誉：好美的花，好绿的叶!我与其他云南同学对视骇笑
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "社会关系", "head": "北方同学", "tail": "我"}, {"relation": "unknown", "head": "花", "tail": "我"}, {"relation": "unknown", "head": "叶", "tail": "我"}]


Instruction:
文本: 单说莫里，<N>多种热带雨林气候特有的珍惜濒绝物种便足以证明云南“植物王国”
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "包含", "head": "莫里", "tail": "云南"}]


Instruction:
文本: <N>多种热带雨林气候特有的珍惜濒绝物种便足以证明云南“植物王国”的称号并非浪得虚名。一走进莫里原始森林景区
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "包含", "head": "云南", "tail": "莫里原始森林景区"}]


Instruction:
文本: 父亲和母亲也开始欣喜地接纳我这个不肯归家的游子
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "父亲和母亲", "tail": "我"}]


Instruction:
文本: 当有人在我旁边说
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "社会关系", "head": "有人", "tail": "我"}]


Instruction:
文本: 这是一七九一年由奥地利天才作曲家莫扎特作曲、奥弗贝克作词的一首原为德文的童声合唱曲，表达了作者对春天的无限憧憬和热爱之情。
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "造出", "head": "奥地利天才作曲家莫扎特", "tail": "一首原为德文的童声合唱曲"}, {"relation": "造出", "head": "奥弗贝克", "tail": "一首原为德文的童声合唱曲"}]


Instruction:
文本: 在邻家栅栏旁蔷薇花初放时浅吟过
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "邻家栅栏旁", "tail": "蔷薇花"}]


Instruction:
文本: “春天像刚落地的娃娃，从头到脚都是新的”
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "包含", "head": "刚落地的娃娃", "tail": "头"}, {"relation": "unknown", "head": "春天", "tail": "刚落地的娃娃"}, {"relation": "包含", "head": "刚落地的娃娃", "tail": "脚"}]


Instruction:
文本: 莫扎特的歌曲让我联想起朱自清的那篇名作《春》
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "造出", "head": "莫扎特", "tail": "莫扎特的歌曲"}]


Instruction:
文本: 在波士顿郊外的家园，有我喜爱的百草园。
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "波士顿郊外的家园", "tail": "我喜爱的百草园"}]


Instruction:
文本: 感谢上苍，这里的一花一草一树木都是我的天然收藏。
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "这里", "tail": "一花一草一树木"}]


Instruction:
文本: 当我的双脚踏上澳大利亚时
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "包含", "head": "我", "tail": "双脚"}]


Instruction:
文本: 原先想象的喜悦心情却不知迷失到哪里?美丽的花园、现代化的都市――墨尔本正逢盛情的夏季，湛蓝的天空里飘浮着朵朵白云，金黄色的沙滩炫耀着一望无边的海洋和璀璨的浪花。
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "湛蓝的天空里", "tail": "朵朵白云"}]


Instruction:
文本: 他们自己砸了自己的铁饭碗，筹集学费来的。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "拥有者", "head": "自己", "tail": "铁饭碗"}]


Instruction:
文本: 从背包里拿出一张三口子的照片，借着月光仔细地端详
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "背包里", "tail": "一张三口子的照片"}]


Instruction:
文本: 夜深人静一个人坐在车站的靠椅上
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "车站", "tail": "靠椅"}]


Instruction:
文本: 思念之情如洪水猛兽，一股暖流在周身涌动
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "洪水猛兽", "tail": "周身"}]


Instruction:
文本: 夜晚的天空被密密匝匝的星星点缀得格外的祥和
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "夜晚的天空", "tail": "密密匝匝的星星"}]


Instruction:
文本: 夜晚的天空被密密匝匝的星星点缀得格外的祥和，在我头顶上不停地眨着眼睛
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "密密匝匝的星星", "tail": "我头顶上"}, {"relation": "unknown", "head": "密密匝匝的星星", "tail": "我"}]


Instruction:
文本: 泪花在口中是咸的
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "泪花", "tail": "口中"}]


Instruction:
文本: 靠着火车站是一座小巧玲珑的小山，约百米多高。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "临近", "head": "火车站", "tail": "一座小巧玲珑的小山"}]


Instruction:
文本: 我去市郊城南村参加了老曹孙子的婚礼。
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "老曹", "tail": "孙子"}]


Instruction:
文本: 老曹和我同事，因她是农村户口
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
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答案：

[{"relation": "亲属", "head": "我", "tail": "我同事"}]


Instruction:
文本: 改革开放以来，她和老伴、儿子一起种花木
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 现在，老曹家住城南村的农民集中居住片。
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答案：

[{"relation": "位于", "head": "老曹家", "tail": "城南村的农民集中居住片"}, {"relation": "unknown", "head": "现在", "tail": "城南村的农民集中居住片"}, {"relation": "unknown", "head": "老曹", "tail": "城南村的农民集中居住片"}, {"relation": "拥有者", "head": "老曹", "tail": "老曹家"}]


Instruction:
文本: 居住片里有绿树，有花草，有小河
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "居住片", "tail": "花草"}]


Instruction:
文本: 居住片里有绿树，有花草，有小河，有小桥
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "居住片", "tail": "小河"}]


Instruction:
文本: 居住片里有绿树，有花草，有小河，有小桥，楼房前的水泥路宽阔平坦
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "居住片", "tail": "小桥"}]


Instruction:
文本: 有小桥，楼房前的水泥路宽阔平坦
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "楼房前", "tail": "水泥路"}]


Instruction:
文本: 客厅里放着图像清晰的液晶电视，书房里有电脑、有音响
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "客厅里", "tail": "图像清晰的液晶电视"}, {"relation": "位于", "head": "书房里", "tail": "电脑"}]


Instruction:
文本: 客厅里放着图像清晰的液晶电视，书房里有电脑、有音响，房间里全是新家具
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "书房里", "tail": "音响"}]


Instruction:
文本: 书房里有电脑、有音响，房间里全是新家具，床上整齐地放着高档被毯。
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答案：

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Instruction:
文本: 房间里全是新家具，床上整齐地放着高档被毯。
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答案：

[{"relation": "位于", "head": "床上", "tail": "高档被毯"}]


Instruction:
文本: “你和儿子不是早就住了三室一厅吗?”
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根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
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Instruction:
文本: “我孙子在南京的工作单位旁边还买了一个中套呢!
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答案：

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Instruction:
文本: 我连连点头，不禁想起我的婚礼。
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根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：


Instruction:
文本: 我的月工资是<N>个工资份(每个工资份约买<N>斤米)，我爱人的月工资是<N>个工资份。
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
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Instruction:
文本: 我们没有自己的房子，单位的宿舍也很紧。
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根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "单位的宿舍", "tail": "单位"}]


Instruction:
文本: 我爱人是教导主任
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阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 想到这些，我对老曹说：“现在又不是没钱
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答案：

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Instruction:
文本: 你为什么在家里办酒席?”
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答案：

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Instruction:
文本: 到城里的饭店去不大方便。
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

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Instruction:
文本: 现在市场上的东西又多又便宜
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答案：

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Instruction:
文本: 搭在楼房前的喜棚，上面有顶
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答案：

[{"relation": "位于", "head": "楼房前", "tail": "喜棚"}]


Instruction:
文本: 搭在楼房前的喜棚，上面有顶，四面围得好好的
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答案：

[{"relation": "位于", "head": "上面", "tail": "顶"}]


Instruction:
文本: 四面围得好好的，门口挂着彩球和大红灯笼，棚里电灯通明
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "门口", "tail": "彩球和大红灯笼"}]


Instruction:
文本: 门口挂着彩球和大红灯笼，棚里电灯通明
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "棚里", "tail": "电灯"}]


Instruction:
文本: 门口挂着彩球和大红灯笼，棚里电灯通明，摆了<N>张圆桌，每张桌上已放了<N>个冷菜盘
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "棚里", "tail": "<N>张圆桌"}]


Instruction:
文本: 摆了<N>张圆桌，每张桌上已放了<N>个冷菜盘，盘里整齐地放着鸡鸭鱼肉。
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "每张桌上", "tail": "<N>个冷菜盘"}]


Instruction:
文本: 每张桌上已放了<N>个冷菜盘，盘里整齐地放着鸡鸭鱼肉。
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "盘里", "tail": "鸡鸭鱼肉"}]


Instruction:
文本: 这时，帮厨队的婚礼主持人拿着无线话筒说话了：“各位来宾
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "使用", "head": "帮厨队的婚礼主持人", "tail": "无线话筒"}]


Instruction:
文本: 这时，喜棚外，鞭炮劈哩啪啦地响起来
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "喜棚外", "tail": "鞭炮"}]


Instruction:
文本: 新郎新娘向大家敬酒，客人们纷纷举起酒杯向新人祝福
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "使用", "head": "客人们", "tail": "酒杯"}]


Instruction:
文本: 向他们的父母祝福
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "他们", "tail": "他们的父母"}]


Instruction:
文本: 上热菜了，两个身穿红衣服的帮厨姑娘端着大碗不停地给各桌上菜。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "使用", "head": "两个身穿红衣服的帮厨姑娘", "tail": "大碗"}, {"relation": "unknown", "head": "热菜", "tail": "两个身穿红衣服的帮厨姑娘"}, {"relation": "unknown", "head": "两个身穿红衣服的帮厨姑娘", "tail": "菜"}, {"relation": "unknown", "head": "两个身穿红衣服的帮厨姑娘", "tail": "各桌"}]


Instruction:
文本: 桌上放满了菜，整鸡、整鸭、红烧猪蹄、清蒸白鱼，还有老鳖…
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "桌上", "tail": "菜，整鸡、整鸭、红烧猪蹄、清蒸白鱼，还有老鳖"}]


Instruction:
文本: 一个小伙子笑嘻嘻地托着放了一条大鱼的长秀盘，从各席桌旁绕过。
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "放了一条大鱼的长秀盘", "tail": "一条大鱼"}]


Instruction:
文本: 两家酒足饭饱的来宾纷纷到喜棚外观看烟火。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "喜棚外", "tail": "烟火"}]


Instruction:
文本: 更叫人高兴的是，老曹家的烟火刚落下
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "老曹家的烟火", "tail": "老曹家"}]


Instruction:
文本: 就在这欢腾的时候，老曹家的音响传来了大家熟悉的歌：“…
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "老曹家的音响", "tail": "老曹家"}]


Instruction:
文本: 你行走在浙西江山县城的大街小巷，或许就会碰到一个卖臭豆腐的女人。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "浙西江山县城", "tail": "大街小巷"}]


Instruction:
文本: 或许就会碰到一个卖臭豆腐的女人。臂挎一个小竹篮
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "使用", "head": "一个卖臭豆腐的女人", "tail": "一个小竹篮"}, {"relation": "unknown", "head": "一个卖臭豆腐的女人", "tail": "臂"}]


Instruction:
文本: 递给她些许硬币，她用一片青菜叶托着几块臭豆腐款款地送回你的手中
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
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答案：

[{"relation": "使用", "head": "她", "tail": "一片青菜叶"}]


Instruction:
文本: 若有成年异性靠近身旁，她会急急地低头溜走
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：


Instruction:
文本: 她的大姐就是举世闻名的民国一代名媛、吴宓苦追未果、民国总理熊希龄的遗孀毛彦文。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "她", "tail": "她的大姐"}, {"relation": "亲属", "head": "民国总理熊希龄", "tail": "遗孀毛彦文"}]


Instruction:
文本: 她们的父亲是当时江山有名的富商
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "她们的父亲", "tail": "她们"}]


Instruction:
文本: 西风东渐，毛氏三姐妹豆蔻年华，领风气之先，放天足剪西发，戴眼镜穿皮鞋
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "拥有者", "head": "毛氏三姐妹", "tail": "眼镜"}]


Instruction:
文本: 西风东渐，毛氏三姐妹豆蔻年华，领风气之先，放天足剪西发，戴眼镜穿皮鞋，上西河女校
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "拥有者", "head": "毛氏三姐妹", "tail": "皮鞋"}]


Instruction:
文本: 戴眼镜穿皮鞋，上西河女校，唱英文歌
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "上西河女校", "tail": "上西河"}]


Instruction:
文本: 最终落脚上海，她一直陪伴在大姐毛彦文身边直至命运再次发生转折。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "她", "tail": "大姐毛彦文"}]


Instruction:
文本: 姐妹相拥泪流满面。
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：


Instruction:
文本: 拿出家中珍藏的最好的食品慰劳自己。
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "家中", "tail": "最好的食品"}]


Instruction:
文本: 照样走街串巷叫卖她的臭豆腐。
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "拥有者", "head": "她", "tail": "她的臭豆腐"}]


Instruction:
文本: 爱，她并不希望只有孤独相伴。在大姐毛彦文出资安排和亲友的帮助下
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "她", "tail": "大姐毛彦文"}]


Instruction:
文本: 在大姐毛彦文出资安排和亲友的帮助下，毛辅文已经和她的父母亲在西山的坟茔中团聚
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "毛辅文", "tail": "她的父母"}, {"relation": "unknown", "head": "毛辅文", "tail": "西山的坟茔中"}, {"relation": "unknown", "head": "亲友", "tail": "毛辅文"}, {"relation": "unknown", "head": "大姐毛彦文", "tail": "毛辅文"}]


Instruction:
文本: 惟有两句歌词，砂中的金子似的
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "砂中的金子", "tail": "砂中"}]


Instruction:
文本: 世界就一片凄惨，日本关东军的军靴
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "拥有者", "head": "日本关东军", "tail": "军靴"}]


Instruction:
文本: 在关内的东北流亡学生悲咽着唱，我的家在东北松花江上，那里有森林煤矿
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "我的家", "tail": "东北松花江上"}, {"relation": "unknown", "head": "关内的东北流亡学生", "tail": "东北松花江上"}, {"relation": "unknown", "head": "我", "tail": "东北松花江上"}]


Instruction:
文本: 我的家在东北松花江上，那里有森林煤矿，还有那满山遍野的大豆高粱…
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "那里", "tail": "森林煤矿"}, {"relation": "unknown", "head": "我的家", "tail": "那里"}, {"relation": "unknown", "head": "那里", "tail": "那满山遍野"}, {"relation": "unknown", "head": "我", "tail": "那里"}, {"relation": "unknown", "head": "那里", "tail": "大豆高粱"}]


Instruction:
文本: 还有那满山遍野的大豆高粱…
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "那满山遍野", "tail": "大豆高粱"}]


Instruction:
文本: 他是县城东张家油坊的人。为了抗日，父亲、妻子、妹妹、女儿，不得不逃亡他乡
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "他", "tail": "父亲、妻子、妹妹、女儿"}]


Instruction:
文本: 后来听说他是出身优裕的知识分子党员。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "隶属于", "head": "他", "tail": "知识分子党员"}]


Instruction:
文本: “同志”蕴涵共同理想，共同的阳光事业，共同的命运。试想，还有什么词比它更庄重、更能表达人的责任感与情操呢!
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "造出", "head": "同志", "tail": "它"}]


Instruction:
文本: 我从家乡的平原，到小兴安岭密林深处
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "家乡的平原", "tail": "家乡"}]


Instruction:
文本: 他有一件旧军大衣。
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "拥有者", "head": "他", "tail": "一件旧军大衣"}]


Instruction:
文本: 他从怀里掏出一包辣椒面，说老伴给我捎来的
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "怀里", "tail": "一包辣椒面"}]


Instruction:
文本: 说老伴给我捎来的
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "老伴", "tail": "我"}]


Instruction:
文本: 三年困难时期，他老伴采山菜
【关系抽取】已知关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
根据关系列表抽取关系三元组，在这个句子中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "亲属", "head": "他", "tail": "老伴"}]


Instruction:
文本: 她伸出女儿般的手，去摸抚农妇受伤有坑的头
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：


Instruction:
文本: 有人说大衣铺在受伤的林业工人担架上了
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "大衣", "tail": "担架"}]


Instruction:
文本: 马爬犁在风雪中飞，孩子冻得脸发青
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "包含", "head": "孩子", "tail": "脸"}]


Instruction:
文本: 我常忆难忘那里的水。
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "那里的水", "tail": "那里"}, {"relation": "unknown", "head": "我", "tail": "那里"}]


Instruction:
文本: 倘若你尚未踏上过西藏的大地，自然会纳闷：在这方号称“世界第三极”
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "西藏的大地", "tail": "西藏"}]


Instruction:
文本: 你可能首先会联想到珠穆朗玛峰的冰川、雅鲁藏布江的湍流、充满神奇传说的圣湖。
【关系抽取】关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']。我希望你根据关系列表抽取给定文本中可能包含的关系三元组。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "珠穆朗玛峰的冰川", "tail": "珠穆朗玛峰"}, {"relation": "位于", "head": "雅鲁藏布江的湍流", "tail": "雅鲁藏布江"}]


Instruction:
文本: 行走在那广袤而高远的大地上，西藏之水给了我太多的回忆：那皑皑雪峰、滔滔江流和蓝蓝错水
【关系抽取】已知关系列表=['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']
阅读以上内容，根据列表抽取关系三元组，文本中可能包含哪些关系三元组？请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "西藏之水", "tail": "西藏"}]


Instruction:
文本: 西藏之水给了我太多的回忆：那皑皑雪峰、滔滔江流和蓝蓝错水，那青藏铁路路基旁的大片湿地，那羊八井的沸泉与热池
【关系抽取】给定的关系列表是['unknown', '造出', '使用', '临近', '社会关系', '位于', '拥有者', '隶属于', '亲属', '包含']，根据关系列表抽取这个文本中可能包含的关系三元组。你可以先识别出头实体和尾实体，再判断头尾实体之间的关系。请按照json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ]的格式回答。
答案：

[{"relation": "位于", "head": "那青藏铁路路基旁", "tail": "大片湿地"}]


Instruction:
Text: CONCLUSION : Gemcitabine - induced recall pneumonitis is a rarely reported phenomenon and should be taken into account even after extended time interval to the previous radiotherapy .
【Relation Extraction】From the given text, extract the possible head entities (subjects) and tail entities (objects) and give the corresponding relation triples. The relations are ['adverse effect']. Output the result in json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ].
Answer:

[{"relation": "adverse effect", "head": "recall pneumonitis", "tail": "Gemcitabine"}]


Instruction:
Text: CONCLUSION : The present findings suggest that fluvoxamine can cause increased libido in some patients .
【Relation Extraction】From the given text, extract the possible head entities (subjects) and tail entities (objects) and give the corresponding relation triples. The relations are ['adverse effect']. Output the result in json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ].
Answer:

[{"relation": "adverse effect", "head": "increased libido", "tail": "fluvoxamine"}]


Instruction:
Text: Malignant mixed mullerian tumor of the uterus in a patient taking raloxifene .
【Relation Extraction】From the given text, extract the possible head entities (subjects) and tail entities (objects) and give the corresponding relation triples. The relations are ['adverse effect']. Output the result in json[{'relation':'', 'head':'', 'tail':''}, ].
Answer:

[{"relation": "adverse effect", "head": "Malignant mixed mullerian tumor of the uterus", "tail": "raloxifene"}]


Instruction:
Text: Pneumocystis carinii pneumonia as a complication of methotrexate treatment of asthma .
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Text: BACKGROUND : How to best treat psychotic patients who have had past clozapine - induced agranulocytosis or granulocytopenia remains a problem .
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Text: We suggest that meloxicam might have intestinal toxic effects when taken in high doses , because of reduced COX-2 selectivity .
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Text: A study of in vitro reactivity to L - T4 , as assessed by peripheral blood lymphocyte transformation , was carried out in a patient with Hashimoto 's disease who developed leukopenia during treatment with L - T4 .
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Text: Nine eyes from 6 patients , 74 years to 90 years of age , referred by ophthalmologists for repair of cicatricial entropion after at least 2 years of twice - a - day application of dipivefrin .
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Text: Thrombocytopenia with or without microangiopathy following quinine is often referred to as quinine " hypersensitivity . " When schistocytes are present it is frequently termed " quinine - associated TTP / HUS . " A severe deficiency of the vWF - cleaving protease , ADAMTS13 , is associated with idiopathic TTP .
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Text: In these patients , long - acting octreotide may trigger serious hypoglycemia .
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Text: Tigecycline - induced acute pancreatitis : case report and literature review .
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Text: We observed 3 diabetic patients with intolerable dizziness followed by nausea and vomiting immediately after an initial administration of the alpha - glucosidase inhibitor , voglibose .
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Text: Methadone - induced myoclonus in advanced cancer .
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Text: Until additional data are available , if intravenous acyclovir is administered concurrently with lithium , we recommend closely monitoring patients for signs of lithium toxicity and measuring serum lithium levels every second or third day .
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Text: Docetaxel induced Meibomian duct inflammation and blockage is the likely cause of this presentation in a patient with no history of eyelid masses in the past .
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Text: In this article , we describe a Japanese patient with severe interstitial pneumonia probably caused by sorafenib treatment for metastatic renal cell carcinoma .
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Text: Rapamycin / sirolimus - induced pneumonitis has been described previously in renal transplant recipients , and this report describes a stable heart - lung transplant recipient who developed a pulmonary infiltrate that reversed after ceasing SR therapy .
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Text: The time course of events suggested that amphotericin B was the cause of the seizures in this AIDS patient .
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Text: To our knowledge , this is the first case of griseofulvin - exacerbated lupus in which nephrotic syndrome has been observed .
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Text: Acute hepatic failure is a rare and potentially lethal complication of propylthiouracil ( PTU ) use for hyperthyroidism .
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Text: Charcoal haemoperfusion and cysteamine therapy led to the rapid removal of the paracetamol from the body and consequently prevented the development of severe hepatic necrosis .
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Text: Although interferon gamma has been implicated in the pathogenesis of sarcoidosis , only a few cases of sarcoidosis associated with interferon alpha therapy have been reported .
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Text: Retinal dysfunction and anterior segment deposits in a patient treated with rifabutin .
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Text: Other potential causes of renal failure were not present in our patient and his renal function gradually recovered with the cessation of suramin treatment .
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