wan/xgrammar-gemma4-test

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wanhae.lee 42c3db9cd4 ...

2026-07-05 03:02:25 +09:00

136 KiB

Raw Permalink Blame History

Gemma-4 tool calling: constrained (xgrammar) vs unconstrained

model: google/gemma-4-E2B-it via HF transformers (bf16 full precision)
constraint: xgr.get_model_structural_tag("gemma_4", tools=..., tool_choice="required") compiled and applied with xgr.contrib.hf.LogitsProcessor
4 samples per scenario per mode; identical sampling settings for both modes (per-scenario values below)
outputs validated with a pure-Python port of sglang's Gemma4Detector parser plus jsonschema

Results (passing samples / total)

A. complex-schema

temperature=1.5, top_p=0.95, reasoning=True

metric	constrained	unconstrained
well_formed	4/4 ✅	4/4 ✅
valid_name	4/4 ✅	4/4 ✅
schema_valid	4/4 ✅	4/4 ✅
stops_at_boundary	4/4 ✅	4/4 ✅

B. multiturn-thinking

temperature=1.5, top_p=0.95, reasoning=True

metric	constrained	unconstrained
well_formed	4/4 ✅	4/4 ✅
valid_name	4/4 ✅	4/4 ✅
schema_valid	4/4 ✅	4/4 ✅
stops_at_boundary	4/4 ✅	3/4 ❌
thought_ok	4/4 ✅	0/4 ❌

C. adversarial-payload

temperature=1.5, top_p=1.0, reasoning=True

metric	constrained	unconstrained
well_formed	4/4 ✅	4/4 ✅
valid_name	4/4 ✅	4/4 ✅
schema_valid	4/4 ✅	4/4 ✅
stops_at_boundary	4/4 ✅	4/4 ✅

D. structured-extraction

temperature=1.5, top_p=0.95, reasoning=True

metric	constrained	unconstrained
well_formed	63/63 ✅	56/56 ✅
valid_name	63/63 ✅	56/56 ✅
schema_valid	63/63 ✅	56/56 ✅
stops_at_boundary	63/63 ✅	14/56 ❌

Metric definitions

well_formed — every tool call block is complete and parseable (sglang parser port)
valid_name — every called tool exists
schema_valid — parsed arguments validate against the tool's JSON schema
stops_at_boundary — generation did not run past <tool_call|> into <|tool_response>. Per the Gemma 4 prompt-formatting spec, the model is only responsible for the call up to <tool_call|>; <|tool_response> is appended by the application with the real tool result, and is registered as an additional stop sequence purely as a backstop. This harness configures no such stop, so unconstrained runs free-run past the boundary into engine-owned territory, while required-mode grammar ends the call cleanly at an accept state.
thought_ok — <|channel>thought opened and closed before the first tool call

Sample outputs (raw)

A. complex-schema

A. complex-schema / constrained #0 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to schedule a meeting with specific details:
    *   **Title:** "Q3 Roadmap Review ("final" draft)"
    *   **Start Date/Time:** 2026-07-10 at 14:00 KST
    *   **Duration:** 90 minutes
    *   **Priority:** High
    *   **Location:** Room Jupiter, 7th floor
    *   **Attendees:** Alice Kim (<alice.kim@example.com>), Bob Lee (<bob.lee@example.com>), Chris Park (<chris.park@example.com>)
    *   **Action:** Send invites.

2. **Examine Available Tools:** The provided tool is `create_calendar_event`.

3. **Map Request to Tool Parameters:**
    *   `title`: "Q3 Roadmap Review ("final" draft)" (Matches)
    *   `start`: "2026-07-10 at 14:00 KST". Needs conversion to ISO 8601 format. (Need to calculate/format: 2026-07-10T14:00:00+09:00 or similar, assuming KST is UTC+09:00).
    *   `duration_minutes`: 90 (Matches)
    *   `priority`

A. complex-schema / constrained #1 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to schedule a meeting with specific details:
    *   **Title:** Q3 Roadmap Review ("final" draft)
    *   **Date/Time:** 2026-07-10 at 14:00 KST
    *   **Duration:** 90 minutes
    *   **Priority:** High
    *   **Location:** Room Jupiter, 7th floor
    *   **Attendees:** Alice Kim (<alice.kim@example.com>), Bob Lee (<bob.lee@example.com>), Chris Park (<chris.park@example.com>)
    *   **Action:** Send invites.

2. **Identify Available Tools:** The provided tool is `create_calendar_event`.

3. **Examine the `create_calendar_event` schema:**
    *   `title` (required): String
    *   `start` (required): ISO 8601 datetime string.
    *   `duration_minutes` (required): Integer
    *   `priority` (required): Enum ('low', 'medium', 'high').
    *   `attendees` (required): Array of objects, each with `name` and `email`.
    *   `loc

A. complex-schema / constrained #2 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to schedule a meeting with specific details:
    *   **Title:** "Q3 Roadmap Review ("final" draft)"
    *   **Date/Time:** 2026-07-10 at 14:00 KST
    *   **Duration:** 90 minutes
    *   **Priority:** high
    *   **Location:** Room Jupiter, 7th floor
    *   **Attendees:** Alice Kim (<alice.kim@example.com>), Bob Lee (<bob.lee@example.com>), Chris Park (<chris.park@example.com>)
    *   **Invites:** Yes (send the invites).

2. **Identify the Tool:** The available tool is `create_calendar_event`.

3. **Examine `create_calendar_event` Parameters:**
    *   `title` (required): Matches the requested title.
    *   `start` (required): Needs to be an ISO 8601 datetime string.
    *   `duration_minutes` (required): Needs to be an integer.
    *   `priority` (required): Must be 'low', 'medium', or 'high'.
    *   `attendees` (require

A. complex-schema / constrained #3 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to schedule a meeting with specific details:
    *   **Title:** Q3 Roadmap Review ("final" draft)
    *   **Date/Time:** 2026-07-10 at 14:00 KST
    *   **Duration:** 90 minutes
    *   **Priority:** High
    *   **Location:** Room Jupiter, 7th floor
    *   **Attendees:** Alice Kim (<alice.kim@example.com>), Bob Lee (<bob.lee@example.com>), Chris Park (<chris.park@example.com>)
    *   **Action:** Send invites (True)

2. **Identify the relevant tool:** The available tool is `create_calendar_event`.

3. **Examine the `create_calendar_event` function definition:**
    *   `title` (required)
    *   `start` (required, ISO 8601 datetime)
    *   `duration_minutes` (required, INTEGER)
    *   `priority` (required, enum: 'low', 'medium', 'high')
    *   `attendees` (required, ARRAY of objects with `name` and `email`)
    *   `locati

A. complex-schema / unconstrained #0 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to schedule a meeting with specific details:
    *   **Title:** "Q3 Roadmap Review ("final" draft)"
    *   **Start Date/Time:** 2026-07-10 at 14:00 KST
    *   **Duration:** 90 minutes
    *   **Priority:** High
    *   **Location:** Room Jupiter, 7th floor
    *   **Attendees:** Alice Kim (<alice.kim@example.com>), Bob Lee (<bob.lee@example.com>), Chris Park (<chris.park@example.com>)
    *   **Action:** Send invites.

2. **Examine Available Tools:** The provided tool is `create_calendar_event`.

3. **Map Request to Tool Parameters:**
    *   `title`: "Q3 Roadmap Review ("final" draft)" (Matches)
    *   `start`: "2026-07-10 at 14:00 KST". Needs conversion to ISO 8601 format. (Need to calculate/format: 2026-07-10T14:00:00+09:00 or similar, assuming KST is UTC+09:00).
    *   `duration_minutes`: 90 (Matches)
    *   `priority`

A. complex-schema / unconstrained #1 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to schedule a meeting with specific details:
    *   **Title:** Q3 Roadmap Review ("final" draft)
    *   **Date/Time:** 2026-07-10 at 14:00 KST
    *   **Duration:** 90 minutes
    *   **Priority:** High
    *   **Location:** Room Jupiter, 7th floor
    *   **Attendees:** Alice Kim (<alice.kim@example.com>), Bob Lee (<bob.lee@example.com>), Chris Park (<chris.park@example.com>)
    *   **Action:** Send invites.

2. **Identify Available Tools:** The provided tool is `create_calendar_event`.

3. **Examine the `create_calendar_event` schema:**
    *   `title` (required): String
    *   `start` (required): ISO 8601 datetime string.
    *   `duration_minutes` (required): Integer
    *   `priority` (required): Enum ('low', 'medium', 'high').
    *   `attendees` (required): Array of objects, each with `name` and `email`.
    *   `loc

A. complex-schema / unconstrained #2 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to schedule a meeting with specific details:
    *   **Title:** "Q3 Roadmap Review ("final" draft)"
    *   **Date/Time:** 2026-07-10 at 14:00 KST
    *   **Duration:** 90 minutes
    *   **Priority:** high
    *   **Location:** Room Jupiter, 7th floor
    *   **Attendees:** Alice Kim (<alice.kim@example.com>), Bob Lee (<bob.lee@example.com>), Chris Park (<chris.park@example.com>)
    *   **Invites:** Yes (send the invites).

2. **Identify the Tool:** The available tool is `create_calendar_event`.

3. **Examine `create_calendar_event` Parameters:**
    *   `title` (required): Matches the requested title.
    *   `start` (required): Needs to be an ISO 8601 datetime string.
    *   `duration_minutes` (required): Needs to be an integer.
    *   `priority` (required): Must be 'low', 'medium', or 'high'.
    *   `attendees` (require

A. complex-schema / unconstrained #3 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to schedule a meeting with specific details:
    *   **Title:** Q3 Roadmap Review ("final" draft)
    *   **Date/Time:** 2026-07-10 at 14:00 KST
    *   **Duration:** 90 minutes
    *   **Priority:** High
    *   **Location:** Room Jupiter, 7th floor
    *   **Attendees:** Alice Kim (<alice.kim@example.com>), Bob Lee (<bob.lee@example.com>), Chris Park (<chris.park@example.com>)
    *   **Action:** Send invites (True)

2. **Identify the relevant tool:** The available tool is `create_calendar_event`.

3. **Examine the `create_calendar_event` function definition:**
    *   `title` (required)
    *   `start` (required, ISO 8601 datetime)
    *   `duration_minutes` (required, INTEGER)
    *   `priority` (required, enum: 'low', 'medium', 'high')
    *   `attendees` (required, ARRAY of objects with `name` and `email`)
    *   `locati

B. multiturn-thinking

B. multiturn-thinking / constrained #0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants to compare the current weather in Seoul and Busan, in Celsius, one city at a time.
After getting both weather reports, the user explicitly asks to convert Seoul's temperature to Fahrenheit using the `convert_temperature` tool before answering the final comparison.

1.  **Get Seoul weather in Celsius:** Already done. Result: 3°C.
2.  **Get Busan weather in Celsius:** Already done. Result: 8°C.
3.  **Convert Seoul's temperature (3°C) to Fahrenheit:** This step is required before answering. I need to call `convert_temperature` for this.
4.  **Formulate the final answer:** Compare the temperatures and present all the required information.

I have already made the calls for getting the weather for both cities. Now I need to handle the conversion for Seoul's temperature (3°C to Fahrenheit).<channel|><|tool_call>call:convert_temperature{          
  	value:3,

B. multiturn-thinking / constrained #1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants to compare the current weather in Seoul and Busan in Celsius, one city at a time.
I have already executed the calls to get the weather for both cities in Celsius.

Results received:
Seoul: {"temp_c": 3, "condition": "sunny", "humidity": 41}
Busan: {"temp_c": 8, "condition": "cloudy", "humidity": 63}

The user also requested to "convert Seoul's temperature to fahrenheit with the converter tool before answering."

The temperature in Seoul is 3 degrees Celsius. I need to call the `convert_temperature` tool to convert 3°C to Fahrenheit.

After getting the conversion, I will compile the final answer, comparing the temperatures and including the conversion result for Seoul's temperature.

Next step: Call `convert_temperature` for Seoul's temperature (3°C to Fahrenheit).<channel|><|tool_call>call:convert_temperature{                             
    value:3,

B. multiturn-thinking / constrained #2 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants to compare the current weather in Seoul and Busan in Celsius, one city at a time.
After getting both weather reports, the user explicitly requested to convert Seoul's temperature to Fahrenheit using the `convert_temperature` tool before giving the final answer.

Step 1: Get weather for Seoul in Celsius (Done).
Response received: Seoul temp is 3°C.

Step 2: Get weather for Busan in Celsius (Done).
Response received: Busan temp is 8°C.

Step 3: Convert Seoul's temperature from Celsius to Fahrenheit.
Seoul's temperature is 3°C. I need to call `convert_temperature` with `value=3`, `from_unit="celsius"`, and `to_unit="fahrenheit"`.

Step 4: Answer the user. The final answer should compare the two cities and include the converted temperature for Seoul in Fahrenheit.

The thought process leads to the next required tool call: `convert_temperature`.<channel|><|too

B. multiturn-thinking / constrained #3 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants to:
1. Compare the current weather in Seoul and Busan in Celsius, one city at a time. (This has been done by the previous tool calls, and the results are available).
2. Convert Seoul's temperature to Fahrenheit using the `convert_temperature` tool *before* answering.

From the previous calls:
- Seoul temperature in Celsius is 3°C.
- Busan temperature in Celsius is 8°C.

Now, I need to call `convert_temperature` for Seoul's temperature from Celsius to Fahrenheit.

After getting the conversion, I will compile the final answer.

**Plan:**
1. Call `convert_temperature` for Seoul (3°C to Fahrenheit).
2. Combine all the information (Seoul C, Busan C, Seoul F conversion) to answer the user.<channel|><|tool_call>call:convert_temperature{
  value:3,
  from_unit:<|"|>celsius<|"|>,
  to_unit:<|"|>fahrenheit<|"|>
}<tool_call|>

B. multiturn-thinking / unconstrained #0 — FAIL ❌ (failed stops_at_boundary, thought_ok: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call; skipped or never closed the <|channel>thought section)

<|tool_call>call:convert_temperature{from_unit:<|"|>celsius<|"|>,to_unit:<|"|>fahrenheit<|"|>,value:3}<tool_call|><|tool_response>

B. multiturn-thinking / unconstrained #1 — FAIL ❌ (failed thought_ok: skipped or never closed the <|channel>thought section)

<|tool_call>call:convert_temperature{from_unit:<|"|>celsius<|"|>,to_unit:<|"|>fahrenheit<|"|>,value:3}<tool_call|>

B. multiturn-thinking / unconstrained #2 — FAIL ❌ (failed thought_ok: skipped or never closed the <|channel>thought section)

<|tool_call>call:convert_temperature{from_unit:<|"|>celsius<|"|>,to_unit:<|"|>fahrenheit<|"|>,value:3}<tool_call|>

B. multiturn-thinking / unconstrained #3 — FAIL ❌ (failed thought_ok: skipped or never closed the <|channel>thought section)

<|tool_call>call:convert_temperature{from_unit:<|"|>celsius<|"|>,to_unit:<|"|>fahrenheit<|"|>,value:3}<tool_call|>

C. adversarial-payload

C. adversarial-payload / constrained #0 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user is reporting a critical issue with the "payments service" and has provided specific details for creating a bug ticket.

2. **Identify Required Information for `create_ticket`:**
    *   `title`: "Payments retry storm after config rollout"
    *   `body`: Must include verbatim: `{"retry": {"max": 3, "backoff_ms": [100, 200], "jitter": true}}` and `TypeError: cannot destructure {id: undefined} at applyRetry (retry.js:42)`.
    *   `severity`: "critical" (implies `blocker` or `high`). The user also says "this is critical!".
    *   `labels`: "regression bug in the backend" (implies `regression`, `backend`).
    *   `affected`:
        *   `service`: "payments"
        *   `version`: "2.14.1"
        *   `regions`: ["ap-northeast-2", "us-east-1"]
    *   `cc_emails`: ["dev-alerts@example.com"]
    *   `urgent_escalation`: `true`
    *

C. adversarial-payload / constrained #1 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user is reporting a critical bug in the payments service. They want to file a ticket with specific details.

2. **Identify Necessary Information for `create_ticket`:**
    *   `title`: "Payments retry storm after config rollout"
    *   `body`: Must include verbatim config: `{"retry": {"max": 3, "backoff_ms": [100, 200], "jitter": true}}` and error line: `TypeError: cannot destructure {id: undefined} at applyRetry (retry.js:42)`.
    *   `severity`: "critical!" implies high priority.
    *   `labels`: "regression bug in the backend" -> `["regression", "backend"]`
    *   `affected`:
        *   `service`: "payments"
        *   `version`: "2.14.1"
        *   `regions`: ["ap-northeast-2", "us-east-1"]
    *   `cc_emails`: ["dev-alerts@example.com"]
    *   `urgent_escalation`: `true`
    *   `estimated_minutes`: 45

3. **Examine Available

C. adversarial-payload / constrained #2 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to file a ticket for a critical bug in the payments service. They provide a title, body content (including specific configurations and an error line), labels, affected services/versions/regions, CC emails, urgency, and estimated time.

2. **Identify the Goal:** The goal is to use the available tools to create a ticket based on the provided information.

3. **Examine Available Tools:** The available tools are:
    * `create_ticket`: Creates a bug ticket.
    * `search_tickets`: Searches existing tickets.
    * `escalate_incident`: Escalates an existing incident.

4. **Determine the Correct Tool:** The request explicitly asks to "File a ticket", so `create_ticket` is the correct tool.

5. **Map Request Parameters to `create_ticket` arguments:**

    * **`title`**: "Payments retry storm after config rollout" (Provided)
    * **`bo

C. adversarial-payload / constrained #3 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to file a bug ticket with specific details.

2. **Identify the Goal:** File a bug report using the available tools. The relevant tool is `create_ticket`.

3. **Extract Information for `create_ticket`:**
    *   **Title:** "Payments retry storm after config rollout"
    *   **Body:** Must include: `{"retry": {"max": 3, "backoff_ms": [100, 200], "jitter": true}}` and `TypeError: cannot destructure {id: undefined} at applyRetry (retry.js:42)`.
    *   **Severity:** "critical!" -> Map this to the available severity levels. "blocker" seems appropriate for "critical".
    *   **Labels:** "regression bug in the backend" -> Need to select appropriate labels: `regression`, `backend`. (The tool requires an array of `labels`).
    *   **Affected:**
        *   `service`: "payments" (inferred from "payments service")
        *   `version`:

C. adversarial-payload / unconstrained #0 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user is reporting a critical issue with the "payments service" and has provided specific details for creating a bug ticket.

2. **Identify Required Information for `create_ticket`:**
    *   `title`: "Payments retry storm after config rollout"
    *   `body`: Must include verbatim: `{"retry": {"max": 3, "backoff_ms": [100, 200], "jitter": true}}` and `TypeError: cannot destructure {id: undefined} at applyRetry (retry.js:42)`.
    *   `severity`: "critical" (implies `blocker` or `high`). The user also says "this is critical!".
    *   `labels`: "regression bug in the backend" (implies `regression`, `backend`).
    *   `affected`:
        *   `service`: "payments"
        *   `version`: "2.14.1"
        *   `regions`: ["ap-northeast-2", "us-east-1"]
    *   `cc_emails`: ["dev-alerts@example.com"]
    *   `urgent_escalation`: `true`
    *

C. adversarial-payload / unconstrained #1 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user is reporting a critical bug in the payments service. They want to file a ticket with specific details.

2. **Identify Necessary Information for `create_ticket`:**
    *   `title`: "Payments retry storm after config rollout"
    *   `body`: Must include verbatim config: `{"retry": {"max": 3, "backoff_ms": [100, 200], "jitter": true}}` and error line: `TypeError: cannot destructure {id: undefined} at applyRetry (retry.js:42)`.
    *   `severity`: "critical!" implies high priority.
    *   `labels`: "regression bug in the backend" -> `["regression", "backend"]`
    *   `affected`:
        *   `service`: "payments"
        *   `version`: "2.14.1"
        *   `regions`: ["ap-northeast-2", "us-east-1"]
    *   `cc_emails`: ["dev-alerts@example.com"]
    *   `urgent_escalation`: `true`
    *   `estimated_minutes`: 45

3. **Examine Available

C. adversarial-payload / unconstrained #2 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to file a ticket for a critical bug in the payments service. They provide a title, body content (including specific configurations and an error line), labels, affected services/versions/regions, CC emails, urgency, and estimated time.

2. **Identify the Goal:** The goal is to use the available tools to create a ticket based on the provided information.

3. **Examine Available Tools:** The available tools are:
    * `create_ticket`: Creates a bug ticket.
    * `search_tickets`: Searches existing tickets.
    * `escalate_incident`: Escalates an existing incident.

4. **Determine the Correct Tool:** The request explicitly asks to "File a ticket", so `create_ticket` is the correct tool.

5. **Map Request Parameters to `create_ticket` arguments:**

    * **`title`**: "Payments retry storm after config rollout" (Provided)
    * **`bo

C. adversarial-payload / unconstrained #3 — PASS ✅

<|channel>thought
1. **Analyze the Request:** The user wants to file a bug ticket with specific details.

2. **Identify the Goal:** File a bug report using the available tools. The relevant tool is `create_ticket`.

3. **Extract Information for `create_ticket`:**
    *   **Title:** "Payments retry storm after config rollout"
    *   **Body:** Must include: `{"retry": {"max": 3, "backoff_ms": [100, 200], "jitter": true}}` and `TypeError: cannot destructure {id: undefined} at applyRetry (retry.js:42)`.
    *   **Severity:** "critical!" -> Map this to the available severity levels. "blocker" seems appropriate for "critical".
    *   **Labels:** "regression bug in the backend" -> Need to select appropriate labels: `regression`, `backend`. (The tool requires an array of `labels`).
    *   **Affected:**
        *   `service`: "payments" (inferred from "payments service")
        *   `version`:

D. structured-extraction

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
Thinking Process:

1.  **Analyze the Request:** The user wants me to process a raw text (a Wikipedia scrape) containing citation markers. The task is to iterate through the document, identify the *next* unextracted citation marker in each turn, call `extract_citation` with that marker and a short note, and finally call `finish_document` when all markers are extracted.

2.  **Examine the Input Text:**
    The text is:
    ```
    1990年代
    1996年（平成8年）
    1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
    4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
    4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
    1997年（平成9年）
    11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
    1998年（平成10年）
    7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
    1999年（平成11年）
    9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
    2000年代
    2000年（平成12年）
    3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
    9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナ

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a provided text by extracting citation markers one by one, starting with the next unextracted marker in each turn. I need to keep track of all extracted markers.

Current state:
1.  Extracted: `[17]`

Next marker to look for: `[18]`, `[19]`, `[20]`, `[21]`, `[22]`, `[23]`, `[24]`, `[25]`, `[26]`.

I will scan the text for the next unextracted marker.

Text review:
*   `1990年代`
*   `1996年（平成8年）`
*   `1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。`
*   `4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。`
*   `4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。`
*   `1997年（平成9年）`
*   `11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。` (Extracted)
*   `1998年（平成10年）`
*   `7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始`
*   `1999年（平成11年）`
*   `9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始`
*   `2000年代`
*   `2000年（平成12年）`
*   `3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。` (Next candidate)
*   `9日：ピー・アイ・エムを吸収合併

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn2 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a text, extracting citation markers one by one until all are extracted, and then call `finish_document`.

I have processed:
1.  `[17]`
2.  `[18]`

Remaining markers to look for: `[19]`, `[20]`, `[21]`, `[22]`, `[23]`, `[24]`, `[25]`, `[26]`.

The next marker in the text is `[19]`.

Location of `[19]`: "2001年（平成13年）3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。"

I will extract `[19]`.<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[19]<|"|>,note:<|"|>2001年（平成13年）3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン。<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn3 — PASS ✅

<|channel>thought
Thinking Process:

1.  **Analyze the Request:** The goal is to process a raw text, extract citation markers one by one, call `extract_citation` for each marker with a relevant note, and finally call `finish_document` once all markers are extracted. I must ensure I only extract the *next unextracted* marker in each turn.

2.  **Analyze the Input Text (Iterative Scanning):** I need to scan the provided text and identify all markers.

    *   ...11月：店頭市場（ジャスダック）に登録**[17]**. (Extracted in Turn 1)
    *   ...3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併**[18]**. (Extracted in Turn 2)
    *   ...3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン**[19]**. (Extracted in Turn 3)
    *   ...8月20日：オンライン決済のネットラストを買収**[20]**.
    *   ...10月28日：東証第一部市場に新規上場**[21][22]**. (Need to handle these two, perhaps treat them as two separate extractions or extract the first one and see what's left, but the instructio

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn4 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a provided text, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for each, alternating between the *next* unextracted marker and calling `finish_document` when all markers are handled.

Current extracted markers: [17], [18], [19], [20].
The original text contained the following markers and their context:
* [17] (Extracted)
* [18] (Extracted)
* [19] (Extracted)
* [20] (Extracted)
* [21], [22]
* [23], [24]
* [25]
* [26]

Next unextracted marker is [21].

Text section around [21] and [22]:
"10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。"

Next, extract [21].
Then, extract [22].
Then, proceed with the remaining unextracted markers [23], [24], [25], [26].
After all are extracted, call `finish_document`.

Starting with [21].<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[21]<|"|>,note:<|"|>2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場。<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn5 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to extract citation markers from the provided text one by one, in the order they appear, until all markers are extracted. Then I need to call `finish_document`.

My previous actions have extracted markers [17], [18], [19], [20], and [21].

Scanning the text for remaining markers:
1.  "2003年（平成15年）
    1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo!ペイメント」（現・Yahoo!かんたん決済）が開始。
    4日：東京都港区六本木六丁目10-1に本社移転。
    7日：有料制会員サービス「Yahoo!プレミアム」が開始。
    10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。" (Already handled [21])

2.  "2004年（平成16年）
    2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24]。
    7日：全国で初めて、東京都主税局の公売をインターネット（Yahoo!オークション）で実施。" (Missing [23], [24])

3.  "2007年（平成19年）
    2月28日：ジャスダックに上場（東証とジャスダックへの重複上場は、日本駐車場開発に次いで2例目となる）。
    4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立[25]。" (Missing [25])

4.  "2009年（平成21年）
    4日：登記上の本店所在地を、東京都港区赤坂9丁目の東京ミッドタウンに移転。
    4日：大手有線放送サービスのUS

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn6 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process the provided text one citation marker at a time, extracting each one and then calling `finish_document` when all are done.

I have processed markers [17], [18], [19], [20], [21], and [22].
I need to continue scanning the text for any remaining markers.

Looking at the original text again:
1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 (Extracted)
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。 (Extracted)
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
2001年（平成13年）
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 (Extracted)
2002年（平成14年）
8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。 (Extracted)
2003年（平成15年）
1日：国内初とな

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn7 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a text chronologically, extracting citation markers one by one until all are extracted, and finally call `finish_document`.

1.  **Review extracted markers so far:** [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23].
2.  **Scan the text for remaining markers:** The text contains [24] and [25] and [26].
    *   2004年（平成16年）...[23][24]
    *   2007年（平成19年）...[25]
    *   2009年（平成21年）...[26]
3.  **Next marker to extract:** [24] (found in 2004)
4.  **Construct the `extract_citation` call for [24].**<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[24]<|"|>,note:<|"|>2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立。<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn8 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a timeline text, extract citation markers one by one in sequence, and then call `finish_document`.

I have extracted citations [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], and [24].

Now I need to look through the remaining text and find the next unextracted marker.

The remaining text is:
"1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 (Extracted)
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。 (Extracted)
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
2001年（平成13年）
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 (Extracted)
2002年（平成14年）
8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。 (Extracted)
2003年（平成15年）
1日：国内初となる

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn9 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a provided text, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for the next unextracted marker in each turn. After all markers are extracted, I need to call `finish_document`.

I have extracted the following markers so far: [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25].

I need to re-read the document to find the next one.

Document segments:
1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
2001年（平成13年）
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。
2002年（平成14年）
8月20日：オンライン決済のネット

D. structured-extraction / constrained #0/LY Corporation history t/turn10 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a provided text line by line, extracting citation markers one by one until all markers are extracted, and then calling `finish_document`.

I need to review the source text and track which markers have been extracted: [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26].

The original text is:
1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
2001年（平成13年）
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。
2002年（平成14年）
8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。
2003年（平成15年）
1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo!ペイメント」（現・Yahoo!か

D. structured-extraction / constrained #0/Z Intermediate Global in/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text, "Z Intermediate Global infobox, source: z_holdings.txt", and extract all citation markers sequentially.

**Plan:**
1.  Analyze the provided text for citation markers (e.g., `[1]`, `[注釈 1]`).
2.  Determine which markers have already been processed (based on the previous interaction, I have processed markers from the previous document).
3.  Process the *next unextracted* marker in sequence, calling `extract_citation` with the marker and a relevant note.
4.  Repeat until all markers are extracted.
5.  Call `finish_document`.

**Current Text Analysis:**
種類	株式会社
機関設計	監査役設置会社[1]
本社所在地	日本の旗 日本
〒102-8282
東京都千代田区紀尾井町1番3号
東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
設立	2019年（令和元年）12月13日
業種	情報・通信業
法人番号	2011101089911 ウィキデータを編集
事業内容	インターネット関連事業・ウェブサービス事業
代表者	出澤剛（代表取締役社長CEO）
慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）
資本金	342億100

D. structured-extraction / constrained #0/Z Intermediate Global in/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text source and extract all citation markers one by one, following a specific protocol.

From the previous turn, I have extracted `[1]` from the new document.
I need to check the new document for the next unextracted marker.

The new document is:
種類	株式会社
機関設計	監査役設置会社[1]
本社所在地	日本の旗 日本
〒102-8282
東京都千代田区紀尾井町1番3号
東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
設立	2019年（令和元年）12月13日
業種	情報・通信業
法人番号	2011101089911 ウィキデータを編集
事業内容	インターネット関連事業・ウェブサービス事業
代表者	出澤剛（代表取締役社長CEO）
慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）
資本金	342億100万円 (2021年3月31日現在)
従業員数	単体：3,100名（2023年4月30日現在）
決算期	毎年12月31日
主要株主	LINEヤフー 100%
関係する人物	千良鉉（初代社長）
森川亮（前社長）
テンプレートを表示

Only `[1]` is present. Since there are no other markers, I will call `finish_document`.
If the OCR or scraping misses implicit markers, or the instruction implies that multiple occurrences of the same

D. structured-extraction / constrained #0/LINE app infobox (Korean/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text block (LINE app infobox) to extract all citation markers and then call `finish_document`.

The current turn needs to identify the *next unextracted* marker.

The text provided is:
"개발
네이버 재팬 주식회사(2011)
라인 주식회사(2011~2023)
LY 주식회사(2023~)
출시
2011년 6월 23일 (15주년)
종류
인스턴트 메신저, SNS
MAU
1억 9,900만명 (2023년 6월)
지원 언어
한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어
계정 관리
휴대전화 번호기반
서비스 요금
애드웨어 / 부분 유료화
지원 운영체제
PC
Microsoft Windows | macOS
모바일[1]
Android 11 이상 | iOS 18 이상
브라우저
Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저"

I need to scan this text for markers like `[17]`, `[広報 3]`, etc.

In this specific input, there is only one marker: `[1]`.

Plan:
1. Call `extract_citation` for `[1]` with a note referencing what it is attached to.
2. Call `finish_document`.
Since there is only one marker, this will be the final step.<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[1

D. structured-extraction / constrained #0/LINE app infobox (Korean/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text, "LINE app infobox (Korean-language scrape)", and extract all citation markers one by one, processing the next unextracted marker in each turn, and finally calling `finish_document`.

Looking at the provided text:

개발 네이버 재팬 주식회사(2011) 라인 주식회사(2011~~2023) LY 주식회사(2023~~) 출시 2011년 6월 23일 (15주년) 종류 인스턴트 메신저, SNS MAU 1억 9,900만명 (2023년 6월) 지원 언어 한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어 계정 관리 휴대전화 번호기반 서비스 요금 애드웨어 / 부분 유료화 지원 운영체제 PC Microsoft Windows | macOS 모바일[1] Android 11 이상 | iOS 18 이상 브라우저 Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저


I have already processed the only marker found, `[1]`, in the previous turn. Since I don't see any other markers in this document, I should now call `finish_document`.<channel|><|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a block of text, which is a Wikipedia scrape, and extract citation markers one by one, in the order they appear, until all are extracted. After all are extracted, I need to call `finish_document`.

I need to keep track of which citation markers have been extracted.

**Plan:**
1.  Parse the provided text to identify all citation markers (e.g., `[17]`, `[18]`, `[19]`, etc.).
2.  Iterate through the text sequentially.
3.  For each marker encountered, call `extract_citation` with the marker and a short note about the surrounding text.
4.  Mark the marker as extracted.
5.  Repeat until no more markers are found.
6.  Once all are extracted, call `finish_document`.

**Text analysis and marker extraction:**

Text:
1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a text and extract citation markers one by one until all are extracted, then call `finish_document`.

I have just extracted citation `[17]`.
I need to scan the document for the next unextracted marker.

The document is:
"1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
2001年（平成13年）
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。
2002年（平成14年）
8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。
2003年（平成15年）
1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo!ペイメント」（現・Yahoo!かんたん決済）が開始。
4日：東京都港区六本木六丁目10-1に本社移転。
7日：有料制会員サービス「Yahoo!プレミアム」が開始。
10月28日：東証第一部市

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn2 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a timeline and extract citations one by one, in the order they appear chronologically. I need to keep track of the markers already extracted and move to the *next unextracted* marker in each turn. After all markers are extracted, I must call `finish_document`.

**Current Status:**
Extracted: `[17]`, `[18]`

**Next Marker Identification:**
Scanning the provided text for remaining markers:
The text has: `[19]`, `[20]`, `[21]`, `[22]`, `[23]`, `[24]`, `[25]`, `[26]`.

The next marker encountered is `[19]`.

**Action:** Call `extract_citation` for `[19]`.<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[19]<|"|>,note:<|"|>3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn3 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a text line by line, extracting citation markers one by one, in the order they appear, and then calling `finish_document` when all markers are extracted.

I have processed:
1.  `[17]`
2.  `[18]`
3.  `[19]`

Now I need to continue scanning the text for the next unextracted marker.

The text has more markers: `[20]`, `[21]`, `[22]`, `[23]`, `[24]`, `[25]`, `[26]`.

The next marker in the text is `[20]`, which is associated with "8月20日：オンライン決済のネットラストを買収".

I will call `extract_citation` for `[20]`.<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[20]<|"|>,note:<|"|>8月20日：オンライン決済のネットラストを買収<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn4 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a provided text and extract citation markers one by one, in the order they appear, until all markers are extracted, and then call `finish_document`.

Previous extractions were:
1. `[17]` (Note: 11月：店頭市場（ジャスダック）に登録)
2. `[18]` (Note: 3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併)
3. `[19]` (Note: 3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン)
4. `[20]` (Note: 8月20日：オンライン決済のネットラストを買収)

The next chronological marker I need to find is `[21]`.

**Checking the text:**
"...10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。"

I will call `extract_citation` for `[21]` first. Since there are two markers adjacent to each other, I should probably process them sequentially or in the order they appear in the text flow, which seems to be left-to-right, top-to-bottom in this text block style.

Next marker: `[21]`
Note: 10月28日：東証第一部市場に新規上場 (since it appears with [22], I'll try to capture the contex

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn5 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a raw Wikipedia scrape, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for each unique, unextracted marker until all are processed. Finally, I must call `finish_document`.

I have processed:
- [17]
- [18]
- [19]
- [20]
- [21]

The remaining markers in the text are: [22], [23], [24], [25], [26].

I need to iterate through the document again and find the next *unextracted* marker.

Original document lines mentioning markers:
1. 1997年（平成9年）11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 (Extracted)
2. 2000年（平成12年）3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。 (Extracted)
3. 2001年（平成13年）3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 (Extracted)
4. 2002年（平成14年）8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。 (Extracted)
5. 2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。 (Extracted [21], still need [22])
6. 2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Co

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn6 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to sequentially extract citation markers from the provided text, one by one, and then call `finish_document`.

I have already extracted: [17], [18], [19], [20], [21], [22].

I need to scan the text for the *next* unextracted marker.

Current extraction status (known extracted): [17], [18], [19], [20], [21], [22].

Scanning the text for remaining markers:
- 2004年（平成16年）付近: [23], [24]
- 2007年（平成19年）付近: [25]
- 2009年（平成21年）付近: [26]

The next unextracted marker appears to be [23].

I will call `extract_citation` for [23].<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[23]<|"|>,note:<|"|>2004年（平成16年）2月2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn7 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process the provided text line by line, extracting citation markers one by one until all markers are extracted. After all are extracted, I must call `finish_document`.

Here is the plan:
1.  **Scan the text** for citation markers.
2.  **Track extracted markers**. (Extracted so far: [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23]).
3.  **Identify the next unextracted marker**.
4.  **Call `extract_citation`** with the next marker and a relevant note.
5.  **Repeat** until no more markers are found.
6.  **Call `finish_document`**.

Let's re-examine the provided text and see what's left.

*   `1990年代`
*   `1996年（平成8年）`
*   `1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。`
*   `4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。`
*   `4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。`
*   `1997年（平成9年）`
*   `11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。` (Extracted)
*   `1998年（平成10年）`
*   `7月：「Y

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn8 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a raw Wikipedia scrape by extracting citation markers one by one.
I need to keep track of all markers found and extract the next one in sequence.
The extraction process should stop when all markers are processed, at which point I must call `finish_document`.

**Markers to extract so far (based on my log):**
1. [17]
2. [18]
3. [19]
4. [20]
5. [21]
6. [22]
7. [23]
8. [25]

**Checking the document for remaining markers:**
The input text was:
1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 (Extracted)
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。 (Extracted)
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn9 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to iterate through the provided text, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for each one, making sure to only extract the *next* unextracted marker in each turn. Finally, I need to call `finish_document`.

I need to review the original text and track which markers have been extracted.

Original Text and Markers identified so far:
1.  `[17]` (Extracted)
2.  `[18]` (Extracted)
3.  `[19]` (Extracted)
4.  `[20]` (Extracted)
5.  `[21]` (Extracted)
6.  `[22]` (Extracted)
7.  `[23]` (Extracted)
8.  `[24]` (Extracted)
9.  `[25]` (Extracted)

Checking the remaining text and potential unextracted markers:

"1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 (Extracted)
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム

D. structured-extraction / constrained #1/LY Corporation history t/turn10 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a text, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for the *next* unextracted marker in each turn. After all markers are extracted, I must call `finish_document`.

I need to review the previous steps and the original text to identify the markers already extracted and the remaining ones.

Original text review:
1997年（平成9年）11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 (Extracted [17])
2000年（平成12年）3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。 (Extracted [18])
2001年（平成13年）3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 (Extracted [19])
2002年（平成14年）8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。 (Extracted [20])
2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。 (Extracted [21], [22])
2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24]。 (Extracted [23], [24])
2007年（平成19年）4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立[25]。 (Extracted [25])
2009年（平成21年）4日：大手有線放送サービスのU

D. structured-extraction / constrained #1/Z Intermediate Global in/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text snippet from `z_holdings.txt` and extract all citation markers one by one using the `extract_citation` tool, ensuring I only extract the *next unextracted* marker each turn. Finally, I need to call `finish_document`.

The text provided is:

種類株式会社機関設計監査役設置会社[1] 本社所在地日本の旗日本〒102-8282 東京都千代田区紀尾井町1番3号東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー北緯35度40分47.2秒東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒東経139度44分17.5秒設立 2019年（令和元年）12月13日業種情報・通信業法人番号 2011101089911 ウィキデータを編集事業内容インターネット関連事業・ウェブサービス事業代表者出澤剛（代表取締役社長CEO）慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）資本金 342億100万円 (2021年3月31日現在) 従業員数単体：3,100名（2023年4月30日現在）決算期毎年12月31日主要株主 LINEヤフー 100% 関係する人物千良鉉（初代社長）森川亮（前社長）テンプレートを表示


I need to iterate through this text and identify citation markers.
The markers are: `[1]` and `[注釈 1]`.

**Plan:**
1.  Call `extract_citation` for `[1]`.
2.  Call `extract_citation` for `[注釈 1]`

D. structured-extraction / constrained #1/Z Intermediate Global in/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text and extract citations one by one.
The current document only contains one marker: `[1]`.
I have extracted it. I need to check if there are any other markers.
The provided text is:
"種類	株式会社
機関設計	監査役設置会社[1]
本社所在地	日本の旗 日本
〒102-8282
東京都千代田区紀尾井町1番3号
東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
設立	2019年（令和元年）12月13日
業種	情報・通信業
法人番号	2011101089911 ウィキデータを編集
事業内容	インターネット関連事業・ウェブサービス事業
代表者	出澤剛（代表取締役社長CEO）
慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）
資本金	342億100万円 (2021年3月31日現在)
従業員数	単体：3,100名（2023年4月30日現在）
決算期	毎年12月31日
主要株主 	LINEヤフー 100%
関係する人物 	千良鉉（初代社長）
森川亮（前社長）
テンプレートを表示"

The next potential marker is `[注釈 1]`.

I will call `extract_citation` for `[注釈 1]`.
Since this is the last identifiable marker, I will follow it with `finish_document`.
<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[注釈 1]<|"|>,note:<|"|>慎ジュンホ（代表取締役

D. structured-extraction / constrained #1/Z Intermediate Global in/turn2 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text with citation markers.
I need to follow a specific procedure:
1.  Identify all citation markers in the new document.
2.  Iteratively call `extract_citation` for the *next unextracted* marker, providing the marker and a short note about the attached content.
3.  After all markers are extracted, call `finish_document`.

The new document content is:


From the previous turn, I have already extracted `[1]` and `[注釈 1]`. All citation mar

D. structured-extraction / constrained #1/LINE app infobox (Korean/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text source (LINE app infobox) and extract all citation markers one by one using the `extract_citation` tool, until all are extracted, and finally call `finish_document`.

Source text:


I need to check for markers. I see `[1]` at the end of the "모바일" line.

Plan:
1. Call `extract_citation` for `[1]`.
2. Call `finish_document` (since that's the only marker).

Constraint Checklist & Confidence Score:
1. Go through it one marker at a time? Yes.
2. Find the NEXT marker not already extracted? Yes.
3. Call `extract_citation` with the exact

D. structured-extraction / constrained #1/LINE app infobox (Korean/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new text from `line.txt` sequentially, extracting citation markers one by one and calling `finish_document` at the end.

The previously extracted marker was `[1]`. I need to check if there are any other markers in the provided text.

The text is:
개발
네이버 재팬 주식회사(2011)
라인 주식회사(2011~2023)
LY 주식회사(2023~)
출시
2011년 6월 23일 (15주년)
종류
인스턴트 메신저, SNS
MAU
1억 9,900만명 (2023년 6월)
지원 언어
한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어
계정 관리
휴대전화 번호기반
서비스 요금
애드웨어 / 부분 유료화
지원 운영체제
PC
Microsoft Windows | macOS
모바일[1]
Android 11 이상 | iOS 18 이상
브라우저
Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저

Reviewing the text, only `[1]` is present. Since I have extracted `[1]`, I should now call `finish_document`.<channel|><|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a raw Wikipedia scrape text containing citation markers and extract them one by one, in order, until all markers are extracted.

I need to maintain a record of extracted markers and target the next unextracted one in each turn.

**Plan:**
1.  Parse the input text to identify all citation markers (e.g., `[17]`, `[18]`).
2.  Iteratively call `extract_citation` for the next unextracted marker.
3.  After all markers are extracted, call `finish_document`.

**Citation Markers found in the text:**
1.  `[17]` (1997年：11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。)
2.  `[18]` (2000年（平成12年）：3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。)
3.  `[19]` (2001年（平成13年）：3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。)
4.  `[20]` (2002年（平成14年）：8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。)
5.  `[21]` (2003年（平成15年）：10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。) - Note: This has two markers.
6.  `[22]` (2003年（平成15年）：10月28日：東証第一部

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a text and extract citation markers one by one, following a specific procedure:
1.  Identify the next unextracted marker.
2.  Call `extract_citation` with that marker and a note.
3.  Repeat until all markers are extracted, then call `finish_document`.

I have processed `[17]`. I need to re-scan the text for the next unextracted marker.

Scanning the text again:
1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 (Extracted)
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
2001年（平成13年）
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。
2002年（平成14年）
8月20日：オンライン決

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn2 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a raw text, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for the *next* unextracted marker in each turn, until all markers are processed. Finally, I need to call `finish_document`.

**Current Goal:** Find the next unextracted marker from the provided text.

**Text analysis and tracking:**
The text segments are:
1.  `1990年代`
2.  `1996年（平成8年）`
3.  `1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。`
4.  `4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。`
5.  `4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。`
6.  `1997年（平成9年）`
7.  `11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。` (Extracted `[17]`)
8.  `1998年（平成10年）`
9.  `7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始`
10. `1999年（平成11年）`
11. `9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始`
12. `2000年代`
13. `2000年（平成12年）`
14. `3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。` (Extracted `[18]`)
15. `9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナ

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn3 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a provided text and extract citation markers one by one, looking for the *next* unextracted marker each turn. After all markers are extracted, I must call `finish_document`.

Current plan:
1.  Scan the text for citation markers (e.g., `[XX]`).
2.  Keep track of extracted markers.
3.  In each turn, call `extract_citation` for the next unextracted marker.
4.  Repeat until all markers are extracted, then call `finish_document`.

Markers found in the text: `[17]`, `[18]`, `[19]`, `[20]`, `[21]`, `[22]`, `[23]`, `[24]`, `[25]`, `[26]`. (I should assume the order I saw them in is the processing order, but I need to systematically track them).

*   **Turn 1:** Extracted `[17]`. (Done)
*   **Turn 2:** Extracted `[18]`. (Done)
*   **Turn 3:** Extracted `[19]`. (Done)
*   **Next Unextracted:** `[20]`. The note should be about its associated fact.
*

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn4 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a provided text (a Wikipedia scrape) by extracting citation markers one by one, in the order they appear in the text. After extracting all markers, I need to call `finish_document`.

I have already extracted citations for [17], [18], [19], and [20].

Now I need to scan the remaining text and find the next unextracted marker.

Remaining markers to check: [21], [22], [23], [24], [25], [26].

The next marker in the text flow appears at the end of the "2003年" section:
"...10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。"

I will extract [21] first.<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[21]<|"|>,note:<|"|>2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn5 — PASS ✅

<|channel>thought
Thinking Process:

1.  **Analyze the Request:** The user wants me to process a raw Wikipedia scrape, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for the *next* unextracted marker in each turn. Once all are extracted, I need to call `finish_document`.

2.  **Analyze Previous Steps:**
    *   Turn 1: Extracted `[17]`.
    *   Turn 2: Extracted `[18]`.
    *   Turn 3: Extracted `[19]`.
    *   Turn 4: Extracted `[20]`.
    *   Turn 5: Extracted `[21]`.

3.  **Scan the Document for Remaining Markers:** I need to re-scan the raw text and identify all markers and their associated context.

    *   Original Text Snippets (Mental/Quick Scan):
        *   ...登録[17]。 (Extracted)
        *   ...合併[18]。 (Extracted)
        *   ...オープン[19]。 (Extracted)
        *   ...買収[20]。 (Extracted)
        *   ...新規上場[21][22]。 (Extracted [21])
        *   ...ワイズ・インシュアランス（現・

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn6 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process the provided text line by line, extracting citation markers one by one until all are extracted, and then calling `finish_document`. I need to keep track of which markers have been extracted.

Currently extracted markers: `[17]`, `[18]`, `[19]`, `[20]`, `[21]`, `[22]`.

Remaining markers in the text: `[23]`, `[24]`, `[25]`, `[26]`.

The next unextracted marker is `[23]`.
The note should be about what marker `[23]` is attached to.

From the text:
"2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24]。" -> Marker `[23]` is attached to the sentence: "米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立".

Next turn: Call `extract_citation` for `[23]`.<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[23]<|"|>,note:<|"|>2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn7 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a text containing citation markers and extract them one by one, in order, until all markers are extracted, and then call `finish_document`.

I need to track which markers have been extracted.

**Markers found in the text:** [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26].

**Extraction History:**
1.  **[17]**: Extracted. (Note: 1997年（平成9年）11月：店頭市場（ジャスダック）に登録)
2.  **[18]**: Extracted. (Note: 2000年（平成12年）3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併)
3.  **[19]**: Extracted. (Note: 2001年（平成13年）3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン)
4.  **[20]**: Extracted. (Note: 2002年（平成14年）8月20日：オンライン決済のネットラストを買収)
5.  **[21]**: Extracted. (Note: 2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場)
6.  **[22]**: Extracted. (Note: 2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場)
7.  **[23]**: Extracted. (Note: 2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn8 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a timeline, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for the next unextracted marker in each turn. After all markers are extracted, I need to call `finish_document`.

I have already extracted: [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24].

I need to check the remaining markers:
- [25] and [26] are left.

The timeline section breakdown:
...
2007年（平成19年）
2月28日：ジャスダックに上場（東証とジャスダックへの重複上場は、日本駐車場開発に次いで2例目となる）。
4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立[25]。
2008年（平成20年）
...
2009年（平成21年）
...
4日：大手有線放送サービスのUSENから、GyaO（後のGYAO）の株式51.0%を取得[26]。

Next marker is [25].<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[25]<|"|>,note:<|"|>2007年（平成19年）4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #2/LY Corporation history t/turn9 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process the provided raw text, extract citation markers one by one in sequence, and call `finish_document` when all markers are extracted.

I have extracted markers: [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], and [25].

I need to review the original text and check for any remaining markers.

Original text scan:
... 1997年（平成9年） 11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
... 2000年（平成12年） 3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。...
... 2001年（平成13年） 3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。
... 2002年（平成14年） 8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。
... 2003年（平成15年） 10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。
... 2004年（平成16年） 2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24]。
... 2007年（平成19年） 4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立[25]。

All markers found in the provided text have been extracted in the previous turns: [17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25].

Since

D. structured-extraction / constrained #2/Z Intermediate Global in/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new document (`z_holdings.txt`) containing citation markers and extract them one by one using the `extract_citation` tool, in sequential order. After all markers are extracted, I need to call `finish_document`.

**Document Analysis:**
The text is:


**Identified Markers (in order of appearance):**
1. `[1]`
2. `[注釈 1]`

**Plan:**
1. Call `extract_citation` for marker `[1]`.
2. Call `extract_citation` for marker `[注釈 1]`.
3. Call `finish_docum

D. structured-extraction / constrained #2/Z Intermediate Global in/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new document (`z_holdings.txt`) and extract citation markers one by one.

The document content is:


I have extracted marker `[1]`.
The next marker to extract is `[注釈 1]`.

I will call `extract_citation` for `[注釈 1]` with a note about what it's attached to.<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[注釈 1]<|"|>,note:<|"|>慎ジュンホ（代表取締役CWO）の記載に関連<|"|>}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #2/Z Intermediate Global in/turn2 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new document ("Z Intermediate Global infobox") and extract all citation markers one by one, in sequence.

1.  **Examine the document:**
    種類 株式会社
    機関設計 監査役設置会社[1]
    本社所在地 日本の旗 日本
    〒102-8282
    東京都千代田区紀尾井町1番3号
    東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
    北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
    設立 2019年（令和元年）12月13日
    業種 情報・通信業
    法人番号 2011101089911 ウィキデータを編集
    事業内容 インターネット関連事業・ウェブサービス事業
    代表者 出澤剛（代表取締役社長CEO）
    慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）
    資本金 342億100万円 (2021年3月31日現在)
    従業員数 単体：3,100名（2023年4月30日現在）
    決算期 毎年12月31日
    主要株主 LINEヤフー 100%
    関係する人物 千良鉉（初代社長）
    森川亮（前社長）
    テンプレートを表示

2.  **Identify all markers:**
    *   `[1]`
    *   `[注釈 1]`

3.  **Execution plan:**
    *   Step 1: Extract `[1]`.
    *   Step 2: Extract `[注釈 1]`.
    *   Step 3: Call `finish_document`.

This plan matches the required behavior: "f

D. structured-extraction / constrained #2/Z Intermediate Global in/turn3 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new document and extract all citation markers one by one, in sequence, until all are extracted, then call `finish_document`.

The provided text is:


Existing extracted markers: `[1]`, `[注釈 1]`.

I need to identify the next *unextracted* marker and extract it.

In my previous turn, I extracted `[1]` and `[注釈 1]`. Both markers have been processed.

Since I do not have an explicit list of all markers in this document, I must assume that the

D. structured-extraction / constrained #2/LINE app infobox (Korean/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
Thinking Process:

1.  **Analyze the Request:** The user wants me to process a new text block (LINE app infobox) containing citation markers. The task is to:
    *   Go through the text one marker at a time.
    *   In each turn, find the *next unextracted* marker.
    *   Call `extract_citation` with the marker and a note.
    *   Repeat until all markers are extracted.
    *   Finally, call `finish_document`.
    *   I must track already extracted markers across the entire conversation context.

2.  **Examine the Input Text:**
    "개발
    네이버 재팬 주식회사(2011)
    라인 주식회사(2011~2023)
    LY 주식회사(2023~)
    출시
    2011년 6월 23일 (15주년)
    종류
    인스턴트 메신저, SNS
    MAU
    1억 9,900만명 (2023년 6월)
    지원 언어
    한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어
    계정 관리
    휴대전화 번호기반
    서비스 요금
    애드웨어 / 부분 유료화
    지원 운영체제
    PC
    Microsoft Windows | macOS
    모바일[1]
    Android 11 이상 | iOS 18

D. structured-extraction / constrained #2/LINE app infobox (Korean/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a new document ("LINE app infobox") by extracting citations one by one until all are extracted, then calling `finish_document`.

The provided text is:
개발
네이버 재팬 주식회사(2011)
라인 주식회사(2011~2023)
LY 주식회사(2023~)
출시
2011년 6월 23일 (15주년)
종류
인스턴트 메신저, SNS
MAU
1억 9,900만명 (2023년 6월)
지원 언어
한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어
계정 관리
휴대전화 번호기반
서비스 요금
애드웨어 / 부분 유료화
지원 운영체제
PC
Microsoft Windows | macOS
모바일[1]
Android 11 이상 | iOS 18 이상
브라우저
Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저

I have already extracted `[1]` in the previous turn. Since there are no other citation markers in this text, I should call `finish_document`.<channel|><|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>

D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn0 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a raw text (a Wikipedia scrape) containing citation markers and extract them one by one using the `extract_citation` tool, following a specific rule: on each turn, find the *next* unextracted marker and call the tool. After all markers are extracted, I need to call `finish_document`.

The provided text is:
"1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
2001年（平成13年）
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。
2002年（平成14年）
8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。
2003年（平成15年）
1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo!ペイメント」（

D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn1 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to iterate through a provided text, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for the next unextracted marker on each turn, finally calling `finish_document` when all are done.

Currently extracted markers: `[17]`.

I need to scan the text for the next unextracted marker.

Text excerpt with markers:
"...11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。" (Extracted [17])
"...3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。" (Next one: [18])
"...3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。" (Next one: [19])
"...8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。" (Next one: [20])
"...10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。" (Next ones: [21], [22])
"...2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24]。" (Next ones: [23], [24])
"...2007年（平成19年）4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立[25]。" (Next one: [25])
"...2009年（平成21年）4日：大手有線放送サービスのUSENから、GyaO（後のGYAO）の株式51.0%を取得[26]。" (N

D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn2 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a text by extracting citations one by one, proceeding to the next unextracted marker in each turn, and finally calling `finish_document` when all markers are extracted.

I have processed markers `[17]` and `[18]`.

I need to scan the provided text for the next unextracted marker.

Original text:
1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。
2001年（平成13年）
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。
2002年（平成14年）
8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。
2003年（平成15年）
1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo!ペイメント」（現・Yahoo!かんたん

D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn3 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a raw text, extract citation markers one by one, and call `extract_citation` for the next unextracted marker each turn. After all markers are extracted, I need to call `finish_document`.

I have extracted [17], [18], and [19]. I need to scan the text again to find the next unextracted marker and process it.

Scanning the remaining text:
- 2000年（平成12年）: [18] (extracted)
- 2003年（平成15年）: [21][22]
- 2004年（平成16年）: [23][24]
- 2007年（平成19年）: [25]

The next logical next marker is [21] (or [22] if I follow the order presented in the text, but usually, we just pick the next one encountered chronologically or by appearance). Let's pick [21].

Extracting marker [21].
Note for [21]: 東証第一部市場に新規上場.

Then the next should be [22].
Note for [22]: 東証第一部市場に新規上場.

Then [23].
Note for [23]: 米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立.

D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn4 — PASS ✅

<|channel>thought
The user wants me to process a raw text scrape, extract citation markers one by one in sequence, and call `extract_citation` for each, waiting for the next unextracted marker on each turn. Once all are extracted, I must call `finish_document`.

The text provided is:

1990年代 1996年（平成8年） 1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。 4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。 4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。 1997年（平成9年） 11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 1998年（平成10年） 7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始 1999年（平成11年） 9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始 2000年代 2000年（平成12年） 3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。 9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。 2001年（平成13年） 3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 2002年（平成14年） 8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。 2003年（平成15年） 1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo!ペイメント」（現・Yahoo!かんたん決済）が開始。 4日：東京都港区六本木六丁目10-1に本社移転。 7日：有料制会員サービス「Yahoo!プレミ


**D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn5** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process a timeline text by extracting citation markers one by one, in the order they appear chronologically, and then finally call finish_document.

Review the original text and previously extracted markers:
- Extracted: [17], [18], [19], [21], [22].
- Remaining markers: [20], [23], [24], [25], [26].
Identify the next unextracted marker based on the text flow: I need to scan the remaining text for the next chronological marker.
- 1990年代
- 1996年（平成8年）... 11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 (Extracted)
- 1997年（平成9年）
- 1998年（平成10年）
- 1999年（平成11年）
- 2000年（平成12年）
- 3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。 (Extracted [18])
- 2001年（平成13年）
- 3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 (Extracted [19])
- *2002年（


**D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn6** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process a Wikipedia scrape by extracting citation markers one by one, in the order they appear in the text. After all markers are extracted, I need to call finish_document.

Here is the text and the markers identified so far:

[17] - Extracted. (1997年（平成9年）11月：店頭市場（ジャスダック）に登録)
[18] - Extracted. (2000年（平成12年）3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併)
[19] - Extracted. (2001年（平成13年）3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン)
[20] - Extracted. (2002年（平成14年）8月20日：オンライン決済のネットラストを買収)
[21] - Extracted. (2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場)
[22] - Extracted. (2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場)
[23] - Missing. (2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24])
[24] - Missing. (2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24])
`[25


**D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn7** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process a raw text and extract citations one by one, processing the next unextracted marker in each turn. I must use extract_citation for each marker. Once all markers are processed, I must call finish_document.

I have processed: [17], [18], [19], [21], [22], [20], [23].

The remaining markers in the text are:

[24] (found in "2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立[23][24]。")
[25] (found in "2007年（平成19年）4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立[25]。")
[26] (found in "2009年（平成21年）4日：大手有線放送サービスのUSENから、GyaO（後のGYAO）の株式51.0%を取得[26]。")

I will choose one of these to extract first. I'll pick [24].

The rule is: "find the NEXT marker you haven't already extracted". I'll look at the source text order.

[17] - Extracted
[18] - Extracted
[19] - Extracted
[20] - Extracted
[21], [22] -


**D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn8** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process a text line by line, extracting citation markers one by one until all are extracted, and then call finish_document.

I have already extracted the following markers: [17], [18], [19], [21], [22], [20], [23], [24].

I need to look back at the original text and identify the remaining markers.

Original text snippet: 1990年代 1996年（平成8年） 1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。 4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。 4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。 1997年（平成9年） 11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 1998年（平成10年） 7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始 1999年（平成11年） 9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始 2000年代 2000年（平成12年） 3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。 9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。 2001年（平成13年） 3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 2002年（平成14年） 8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。 2003年（平成15年） 1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo


**D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn9** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process the provided text, extract citation markers one by one, and then call finish_document when all markers are processed.

My plan:

I have extracted [17], [18], [19], [21], [22], [20], [23], [24], and [25].
I need to scan the original text again and identify the remaining markers: [26].
I will call extract_citation for [26].
After extracting all, I will call finish_document.

Reviewing the text and previous calls:

Original text segments with markers:

11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 -> Extracted.
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。 -> Extracted.
3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 -> Extracted.
10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。 -> Extracted [21] and [22] (separate calls handled them).
8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。 -> Extracted.
`2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・


**D. structured-extraction / constrained #3/LY Corporation history t/turn10** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to iterate through the provided text, extract citation markers one by one, and call extract_citation for the next unextracted marker in each turn, until all markers are extracted. Finally, I must call finish_document.

I have executed 8 extract_citation calls based on the markers encountered: [17], [18], [19], [21], [22], [20], [23], [24], [25], [26].

Let's review the markers in the source text:

[17] (Extracted)
[18] (Extracted)
[19] (Extracted)
[20] (Extracted)
[21] (Extracted)
[22] (Extracted)
[23] (Extracted)
[24] (Extracted)
[25] (Extracted)
[26] (Extracted)

All markers seem to have been extracted in the sequence of calls I made. I now need to call finish_document.<channel|><|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / constrained #3/Z Intermediate Global in/turn0** — PASS ✅

<|channel>thought Thinking Process:

Analyze the Request: The user wants me to process a new text ("Z Intermediate Global infobox, source: z_holdings.txt") containing citation markers. I need to:
- Go through it one marker at a time.
- In each turn, find the next unextracted marker.
- Call extract_citation with that marker and a short note.
- Repeat until all markers are extracted, then call finish_document.
- Crucially, I must check the existing extraction history from the previous turn (which is empty for this new document context, though I maintain state across turns if relevant).

Examine the Input Text:

種類	株式会社
機関設計	監査役設置会社[1]
本社所在地	日本の旗 日本
〒102-8282
東京都千代田区紀尾井町1番3号
東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
設立	2019年（令和元年）12月13日
業種	情報・通信業
法人番号	201


**D. structured-extraction / constrained #3/Z Intermediate Global in/turn1** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process a new document, "z_holdings.txt", and extract citations one by one until all are extracted, then call finish_document.

The provided text is: 種類株式会社機関設計監査役設置会社[1] 本社所在地日本の旗日本〒102-8282 東京都千代田区紀尾井町1番3号東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー北緯35度40分47.2秒東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒東経139度44分17.5秒設立 2019年（令和元年）12月13日業種情報・通信業法人番号 2011101089911 ウィキデータを編集事業内容インターネット関連事業・ウェブサービス事業代表者出澤剛（代表取締役社長CEO）慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）資本金 342億100万円 (2021年3月31日現在) 従業員数単体：3,100名（2023年4月30日現在）決算期毎年12月31日主要株主 LINEヤフー 100% 関係する人物千良鉉（初代社長）森川亮（前社長）テンプレートを表示

There is only one marker, [1].

I will extract it and then call finish_document.<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[1]<|"|>,note:<|"|>機関設計監査役設置会社<|"|>}<tool_call|>


**D. structured-extraction / constrained #3/Z Intermediate Global in/turn2** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process a new document (Z Intermediate Global infobox) similar to the previous request. I need to iterate through the citation markers in the text one by one, call extract_citation with the marker and a note about what it's attached to, and track extracted markers. Finally, call finish_document when all markers are processed.

The input text is:

種類	株式会社
機関設計	監査役設置会社[1]
本社所在地	日本の旗 日本
〒102-8282
東京都千代田区紀尾井町1番3号
東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
設立	2019年（令和元年）12月13日
業種	情報・通信業
法人番号	2011101089911 ウィキデータを編集
事業内容	インターネット関連事業・ウェブサービス事業
代表者	出澤剛（代表取締役社長CEO）
慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）
資本金	342億100万円 (2021年3月31日現在)
従業員数	単体：3,100名（2023年4月30日現在）
決算期	毎年12月31日
主要株主	LINEヤフー 100%
関係する人物	千良鉉（初代社長）
森川亮（前社長）
テンプレートを表示

I have already processed [1] in the previous turns, and the tool output indicated success. There ar


**D. structured-extraction / constrained #3/LINE app infobox (Korean/turn0** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process a new document (line.txt) and extract all citation markers sequentially. This is the first pass through this new document.

Document content:

개발
네이버 재팬 주식회사(2011)
라인 주식회사(2011~2023)
LY 주식회사(2023~)
출시
2011년 6월 23일 (15주년)
종류
인스턴트 메신저, SNS
MAU
1억 9,900만명 (2023년 6월)
지원 언어
한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어
계정 관리
휴대전화 번호기반
서비스 요금
애드웨어 / 부분 유료화
지원 운영체제
PC
Microsoft Windows | macOS
모바일[1]
Android 11 이상 | iOS 18 이상
브라우저
Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저

I need to look for markers. I only see [1] in this text.

Plan:

Extract citation [1] with a note describing what it's attached to.
Since there are no other markers, call finish_document.

Step 1: Extract [1].<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[1]<|"|>,note:<|"|>모바일 OS 지원 정보<|"|>}<tool_call|>


**D. structured-extraction / constrained #3/LINE app infobox (Korean/turn1** — PASS ✅

<|channel>thought The user wants me to process a new text ("LINE app infobox (Korean-language scrape), source: line.txt") and extract all citation markers one by one until all are extracted, then call finish_document.

The provided text is: "개발 네이버 재팬 주식회사(2011) 라인 주식회사(2011~~2023) LY 주식회사(2023~~) 출시 2011년 6월 23일 (15주년) 종류 인스턴트 메신저, SNS MAU 1억 9,900만명 (2023년 6월) 지원 언어 한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어 계정 관리 휴대전화 번호기반 서비스 요금 애드웨어 / 부분 유료화 지원 운영체제 PC Microsoft Windows | macOS 모바일[1] Android 11 이상 | iOS 18 이상 브라우저 Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저"

I have just extracted citation [1].

Now I check the text for any other markers. The text only contains [1]. Since it's already extracted, I should call finish_document.

Constraint checklist:

Go through it one marker at a time. (Done, only found [1])
Find the NEXT marker you haven't already extracted. (There are none.)
Call `extract_ci


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought Thinking Process:

Analyze the Request: The user wants me to process a raw text (a Wikipedia scrape) containing citation markers. The task is to iterate through the document, identify the next unextracted citation marker in each turn, call extract_citation with that marker and a short note, and finally call finish_document when all markers are extracted.

Examine the Input Text: The text is:

1990年代
1996年（平成8年）
1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。
4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。
4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。
1997年（平成9年）
11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。
1998年（平成10年）
7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始
1999年（平成11年）
9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始
2000年代
2000年（平成12年）
3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。
9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナ


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn1** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[18]<|"|>,note:<|"|>2000年（平成12年）3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併。<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn2** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[19]<|"|>,note:<|"|>2001年（平成13年）3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン。<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn3** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[20]<|"|>,note:<|"|>2002年（平成14年）8月20日：オンライン決済のネットラストを買収。<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn4** — PASS ✅

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[21]<|"|>,note:<|"|>2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場。<|"|>}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn5** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[22]<|"|>,note:<|"|>2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場。<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn6** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[23]<|"|>,note:<|"|>2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立。<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn7** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[24]<|"|>,note:<|"|>2004年（平成16年）2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立。<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn8** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[25]<|"|>,note:<|"|>2007年（平成19年）4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立。<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LY Corporation history t/turn9** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/Z Intermediate Global in/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a new text snippet, a Wikipedia infobox, and extract all citation markers sequentially using the extract_citation tool until all markers are processed, followed by finish_document.

Input Document:

種類	株式会社
機関設計	監査役設置会社[1]
本社所在地	日本の旗 日本
〒102-8282
東京都千代田区紀尾井町1番3号
東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
設立	2019年（令和元年）12月13日
業種	情報・通信業
法人番号	2011101089911 ウィキデータを編集
事業内容	インターネット関連事業・ウェブサービス事業
代表者	出澤剛（代表取締役社長CEO）
慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）
資本金	342億100万円 (2021年3月31日現在)
従業員数	単体：3,100名（2023年4月30日現在）
決算期	毎年12月31日
主要株主	LINEヤフー 100%
関係する人物	千良鉉（初代社長）
森川亮（前社長）
テンプレートを表示

Analysis of Markers: I only see one marker: [1].

Plan:

Call extract_citation for [1].
Call finish_document. (Since there is only one marker, this should finish everything).

Execution Step 1: Extract [1].<chann


**D. structured-extraction / unconstrained #0/Z Intermediate Global in/turn1** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LINE app infobox (Korean/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a new text (LINE app infobox) and extract citation markers one by one until all are extracted, then call finish_document.

Analyze the input text: "개발\n네이버 재팬 주식회사(2011)\n라인 주식회사(2011~~2023)\nLY 주식회사(2023~~)\n출시\n2011년 6월 23일 (15주년)\n종류\n인스턴트 메신저, SNS\nMAU\n1억 9,900만명 (2023년 6월)\n지원 언어\n한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어\n계정 관리\n휴대전화 번호기반\n서비스 요금\n애드웨어 / 부분 유료화\n지원 운영체제\nPC\nMicrosoft Windows | macOS\n모바일[1]\nAndroid 11 이상 | iOS 18 이상\n브라우저\nChrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저"
Identify citation markers: I can see [1] in the text: "모바일[1]".
Extraction plan:
- Extract [1].
- Once all markers are handled, call finish_document.
Execute step 1: Call extract_citation for [1].<channel|><|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[1]<|"|>,note:<|"|>지원 운영체제：モバイル (Android 11 이상 | iOS 18 이상)<|"|>}<to


**D. structured-extraction / unconstrained #0/LINE app infobox (Korean/turn1** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a block of text, which is a Wikipedia scrape, and extract citation markers one by one, in the order they appear, until all are extracted. After all are extracted, I need to call finish_document.

I need to keep track of which citation markers have been extracted.

Plan:

Parse the provided text to identify all citation markers (e.g., [17], [18], [19], etc.).
Iterate through the text sequentially.
For each marker encountered, call extract_citation with the marker and a short note about the surrounding text.
Mark the marker as extracted.
Repeat until no more markers are found.
Once all are extracted, call finish_document.

Text analysis and marker extraction:

Text: 1990年代 1996年（平成8年） 1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。 4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。 4月5日：東京都


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn1** — PASS ✅

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[18]<|"|>,note:<|"|>3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併<|"|>}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn2** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[19]<|"|>,note:<|"|>3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn3** — PASS ✅

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[20]<|"|>,note:<|"|>8月20日：オンライン決済のネットラストを買収<|"|>}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn4** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[21]<|"|>,note:<|"|>10月28日：東証第一部市場に新規上場<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn5** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[22]<|"|>,note:<|"|>10月28日：東証第一部市場に新規上場<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn6** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[23]<|"|>,note:<|"|>2月2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn7** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[24]<|"|>,note:<|"|>2月2日：米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn8** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[25]<|"|>,note:<|"|>4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LY Corporation history t/turn9** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/Z Intermediate Global in/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a new text snippet ("Z Intermediate Global infobox, source: z_holdings.txt") and extract all citation markers sequentially, one per turn, until all markers are extracted. Then I must call finish_document.

Document to process: 種類株式会社機関設計監査役設置会社[1] 本社所在地日本の旗日本〒102-8282 東京都千代田区紀尾井町1番3号東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー北緯35度40分47.2秒東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒東経139度44分17.5秒設立 2019年（令和元年）12月13日業種情報・通信業法人番号 2011101089911 ウィキデータを編集事業内容インターネット関連事業・ウェブサービス事業代表者出澤剛（代表取締役社長CEO）慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）資本金 342億100万円 (2021年3月31日現在) 従業員数単体：3,100名（2023年4月30日現在）決算期毎年12月31日主要株主 LINEヤフー 100% 関係する人物千良鉉（初代社長）森川亮（前社長）テンプレートを表示

Citation Markers found:

[1]
[注釈 1]

Plan:

Extract citation [1].
Extract citation [注釈 1].
Call finish_document.

Step 1: Extract [1] Marker: [1] Note: Attached to "機関設計監査役設置会社" (or


**D. structured-extraction / unconstrained #1/Z Intermediate Global in/turn1** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LINE app infobox (Korean/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a new text snippet ("LINE app infobox (Korean-language scrape), source: line.txt") and extract citations sequentially.

Input Text Analysis:

개발
네이버 재팬 주식회사(2011)
라인 주식회사(2011~2023)
LY 주식회사(2023~)
출시
2011년 6월 23일 (15주년)
종류
인스턴트 메신저, SNS
MAU
1억 9,900만명 (2023년 6월)
지원 언어
한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어
계정 관리
휴대전화 번호기반
서비스 요금
애드웨어 / 부분 유료화
지원 운영체제
PC
Microsoft Windows | macOS
모바일[1]
Android 11 이상 | iOS 18 이상
브라우저
Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저

Citation Markers Found: Only one citation marker: [1] next to "모바일".

Plan:

Call extract_citation for [1].
Call finish_document since all markers are extracted.

Constraint Checklist & Confidence Score:

Go through it one marker at a time: Yes.
Find the NEXT marker you haven't already extracted: Yes.
Call extract_citation with that exact marker and a short note: Yes


**D. structured-extraction / unconstrained #1/LINE app infobox (Korean/turn1** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a raw Wikipedia scrape text containing citation markers and extract them one by one, in order, until all markers are extracted.

I need to maintain a record of extracted markers and target the next unextracted one in each turn.

Plan:

Parse the input text to identify all citation markers (e.g., [17], [18]).
Iteratively call extract_citation for the next unextracted marker.
After all markers are extracted, call finish_document.

Citation Markers found in the text:

[17] (1997年：11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。)
[18] (2000年（平成12年）：3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。)
[19] (2001年（平成13年）：3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。)
[20] (2002年（平成14年）：8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。)
[21] (2003年（平成15年）：10月28日：東証第一部市場に新規上場[21][22]。) - Note: This has two markers.
[22] (2003年（平成15年）：10月28日：東証第一部


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn1** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[18]<|"|>,note:<|"|>2000年（平成12年）3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn2** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[19]<|"|>,note:<|"|>2001年（平成13年）3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn3** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[20]<|"|>,note:<|"|>2002年（平成14年）8月20日：オンライン決済のネットラストを買収<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn4** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[21]<|"|>,note:<|"|>2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn5** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[22]<|"|>,note:<|"|>2003年（平成15年）10月28日：東証第一部市場に新規上場<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn6** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn7** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn8** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[25]<|"|>,note:<|"|>2007年（平成19年）4日：Yahoo! JAPAN研究所を設立<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LY Corporation history t/turn9** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/Z Intermediate Global in/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a new document from z_holdings.txt, extract all citation markers one by one, and call extract_citation for the next unextracted marker in each turn, finishing with finish_document.

Analyze the input text and identify citation markers. The text is:

種類	株式会社
機関設計	監査役設置会社[1]
本社所在地	日本の旗 日本
〒102-8282
東京都千代田区紀尾井町1番3号
東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー
北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒 東経139度44分17.5秒
設立	2019年（令和元年）12月13日
業種	情報・通信業
法人番号	2011101089911 ウィキデータを編集
事業内容	インターネット関連事業・ウェブサービス事業
代表者	出澤剛（代表取締役社長CEO）
慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）
資本金	342億100万円 (2021年3月31日現在)
従業員数	単体：3,100名（2023年4月30日現在）
決算期	毎年12月31日
主要株主	LINEヤフー 100%
関係する人物	千良鉉（初代社長）
森川亮（前社長）
テンプレートを表示

Identify markers:
- [1]
- [注釈 1]
**Determine the execution pl


**D. structured-extraction / unconstrained #2/Z Intermediate Global in/turn1** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LINE app infobox (Korean/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a new text (LINE app infobox) and extract all citation markers one by one, in sequence.

Current state:

Document 1 (Yahoo): All markers ([17], [18], [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25]) have been extracted, and finish_document was called.
Document 2 (Z Intermediate Global): Marker [1] has been extracted, and finish_document was called.

Now, I need to process the new document (line.txt).

New Document Analysis (line.txt): 개발 네이버 재팬 주식회사(2011) 라인 주식회사(2011~~2023) LY 주식회사(2023~~) 출시 2011년 6월 23일 (15주년) 종류 인스턴트 메신저, SNS MAU 1억 9,900만명 (2023년 6월) 지원 언어 한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어 계정 관리 휴대전화 번호기반 서비스 요금 애드웨어 / 부분 유료화 지원 운영체제 PC Microsoft Windows | macOS 모바일[1] Android 11 이상 | iOS 18 이상 브라우저 Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저

Citation Markers found: The only marker is [1] on the line "모바일[1]".

Plan:

Call


**D. structured-extraction / unconstrained #2/LINE app infobox (Korean/turn1** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a raw text (a Wikipedia scrape) containing citation markers and extract them one by one using the extract_citation tool, following a specific rule: on each turn, find the next unextracted marker and call the tool. After all markers are extracted, I need to call finish_document.

The provided text is: "1990年代 1996年（平成8年） 1月31日：Yahoo,Inc.（後のAltaba Inc.）と初代ソフトバンク（現・ソフトバンクグループ）の合弁で、ヤフー株式会社を設立。 4月1日：国内初のポータルサイト「Yahoo! JAPAN」のサービス開始。 4月5日：東京都中央区日本橋箱崎町24-1に本社移転。 1997年（平成9年） 11月：店頭市場（ジャスダック）に登録[17]。 1998年（平成10年） 7月：「Yahoo!ゲーム」などの登録サービスを開始 1999年（平成11年） 9月：「Yahoo!オークション」と「Yahoo!ショッピング」が開始 2000年代 2000年（平成12年） 3月1日：いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併[18]。 9日：ピー・アイ・エムを吸収合併。同時に、同社子会社であった電脳隊（現・スポーツナビ）を直接子会社化。 2001年（平成13年） 3月23日：Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン[19]。 2002年（平成14年） 8月20日：オンライン決済のネットラストを買収[20]。 2003年（平成15年） 1日：国内初となる個人間クレジット決済サービス「Yahoo!ペイメント」（


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn1** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[18]<|"|>,note:<|"|>いずれもソフトバンク系のジオシティーズと、ブロードキャスト・コムの両社を合併<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn2** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[19]<|"|>,note:<|"|>Yahoo! Cafe1号店が表参道にオープン<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn3** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[20]<|"|>,note:<|"|>オンライン決済のネットラストを買収<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn4** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[21]<|"|>,note:<|"|>東証第一部市場に新規上場<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn5** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[22]<|"|>,note:<|"|>東証第一部市場に新規上場<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn6** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[23]<|"|>,note:<|"|>米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn7** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[24]<|"|>,note:<|"|>米国の大手保険会社のAon Corporationと合弁で、オンライン保険代理店のワイズ・インシュアランス（現・PayPay保険サービス）を設立<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn8** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|tool_call>call:extract_citation{marker:<|"|>[25]<|"|>,note:<|"|>Yahoo! JAPAN研究所を設立<|"|>}<tool_call|><|tool_response>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LY Corporation history t/turn9** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/Z Intermediate Global in/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a new text ("Z Intermediate Global infobox, source: z_holdings.txt") to extract all citation markers one by one, alternating turns. I need to use the extract_citation tool for each next unextracted marker. After all markers are extracted, I must call finish_document.

Input Text Analysis: 種類株式会社機関設計監査役設置会社[1] 本社所在地日本の旗日本〒102-8282 東京都千代田区紀尾井町1番3号東京ガーデンテラス紀尾井町紀尾井タワー北緯35度40分47.2秒東経139度44分17.5秒座標: 北緯35度40分47.2秒東経139度44分17.5秒設立 2019年（令和元年）12月13日業種情報・通信業法人番号 2011101089911 ウィキデータを編集事業内容インターネット関連事業・ウェブサービス事業代表者出澤剛（代表取締役社長CEO）慎ジュンホ（代表取締役CWO[注釈 1]）資本金 342億100万円 (2021年3月31日現在) 従業員数単体：3,100名（2023年4月30日現在）決算期毎年12月31日主要株主 LINEヤフー 100% 関係する人物千良鉉（初代社長）森川亮（前社長）テンプレートを表示

Markers found:

[1]
[注釈 1]

Plan:

Extract [1].
Extract [注釈 1].
Call finish_document.

Turn 1: Extract [1]. Note: "機


**D. structured-extraction / unconstrained #3/Z Intermediate Global in/turn1** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LINE app infobox (Korean/turn0** — FAIL ❌ (failed `stops_at_boundary`: ran past <tool_call|> into <|tool_response> after the call)

<|channel>thought The user wants me to process a new text document (LINE app infobox) and extract all citation markers one by one, waiting for the "NEXT" unextracted marker in each turn.

Analyze the new text:

개발
네이버 재팬 주식회사(2011)
라인 주식회사(2011~2023)
LY 주식회사(2023~)
출시
2011년 6월 23일 (15주년)
종류
인스턴트 메신저, SNS
MAU
1억 9,900만명 (2023년 6월)
지원 언어
한국어, 일본어, 영어, 중국어 등 16개 이상의 언어
계정 관리
휴대전화 번호기반
서비스 요금
애드웨어 / 부분 유료화
지원 운영체제
PC
Microsoft Windows | macOS
모바일[1]
Android 11 이상 | iOS 18 이상
브라우저
Chrome 및 Chromium 엔진 기반 브라우저

Identify citation markers: I see [1] in 모바일[1].
Execution Plan:
- Call extract_citation for [1].
- Call finish_document (since only one marker existed).
Action: Proceed with the plan.<channel|><|tool_call>call:extract_citation


**D. structured-extraction / unconstrained #3/LINE app infobox (Korean/turn1** — PASS ✅

<|tool_call>call:finish_document{}<tool_call|>

136 KiB Raw Permalink Blame History

Gemma-4 tool calling: constrained (xgrammar) vs unconstrained

Results (passing samples / total)

A. complex-schema

B. multiturn-thinking

C. adversarial-payload

D. structured-extraction

Metric definitions

Sample outputs (raw)

A. complex-schema

B. multiturn-thinking

C. adversarial-payload

D. structured-extraction

136 KiB

Raw Permalink Blame History