江崎 玲於奈
E708815
江崎玲於奈は、トンネル効果ダイオード（エサキダイオード）の発明によりノーベル物理学賞を受賞した日本の物理学者です。
All labels observed (1)
| Label | Occurrences |
|---|---|
| 江崎 玲於奈 canonical | 2 |
How this entity was disambiguated
This entity first appeared as the object of triple T8021285 — resolving that mention is where its identity was fixed. The disambiguator weighed these candidate entities and picked the highlighted one (or “None”, minting a new entity). This is how homonymy is resolved: the same surface form can point to different entities.
NED1
Entity disambiguation (via context triple)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 江崎 玲於奈 Context triple: [Esaki Reona, nativeName, 江崎 玲於奈]
-
A.
吉田和子
吉田和子は、第92代内閣総理大臣を務めた麻生太郎の母親であり、政治家一族・吉田家の出身として知られる人物である。
-
B.
川嶋和代
川嶋和代は、日本の皇族である佳子内親王の母方の祖母にあたる人物です。
-
C.
黒田清子
黒田清子は、上皇明仁と上皇后美智子の長女であり、結婚により皇籍を離脱した元皇族の女性である。
-
D.
栗林貞子
栗林貞子は、第二次世界大戦中の硫黄島守備隊司令官として知られる日本陸軍大将・栗林忠道の家族の一員である女性である。
-
E.
秀紀
秀紀 is a Japanese given name, typically masculine, written with kanji that can convey meanings related to excellence or distinction.
- F. None of above. chosen
- G. Unsure - the case is ambiguous/there is not enough information to decide.
NED2
Entity disambiguation (via description)
gpt-5-mini-2025-08-07
Target entity: 江崎 玲於奈 Target entity description: 江崎玲於奈は、トンネル効果ダイオード（エサキダイオード）の発明によりノーベル物理学賞を受賞した日本の物理学者です。
-
A.
吉田和子
吉田和子は、第92代内閣総理大臣を務めた麻生太郎の母親であり、政治家一族・吉田家の出身として知られる人物である。
-
B.
川嶋和代
川嶋和代は、日本の皇族である佳子内親王の母方の祖母にあたる人物です。
-
C.
黒田清子
黒田清子は、上皇明仁と上皇后美智子の長女であり、結婚により皇籍を離脱した元皇族の女性である。
-
D.
栗林貞子
栗林貞子は、第二次世界大戦中の硫黄島守備隊司令官として知られる日本陸軍大将・栗林忠道の家族の一員である女性である。
-
E.
秀紀
秀紀 is a Japanese given name, typically masculine, written with kanji that can convey meanings related to excellence or distinction.
- F. None of above. chosen
Statements (47)
| Predicate | Object |
|---|---|
| instanceOf |
ノーベル物理学賞受賞者
ⓘ
ノーベル賞受賞者 ⓘ 日本人 ⓘ 物理学者 ⓘ 発明家 ⓘ |
| awardReceived |
ノーベル物理学賞
ⓘ
大英帝国勲章 ⓘ 文化勲章 NERFINISHED ⓘ 日本学士院賞 NERFINISHED ⓘ |
| birthDate | 1925-03-12 ⓘ |
| birthPlace | 大阪府大阪市 ⓘ |
| countryOfCitizenship | 日本 NERFINISHED ⓘ |
| educatedAt |
東京大学
NERFINISHED
ⓘ
東京大学工学部 NERFINISHED ⓘ |
| employer |
IBM
NERFINISHED
ⓘ
IBMトーマス・J・ワトソン研究所 NERFINISHED ⓘ ソニー株式会社 ⓘ 東京通信工業株式会社 NERFINISHED ⓘ |
| fieldOfWork |
半導体物理学
ⓘ
固体物理学 ⓘ 物性物理学 ⓘ |
| gender | 男性 ⓘ |
| hasHonorificTitle |
工学博士
ⓘ
文化勲章受章者 ⓘ |
| hasJapaneseNameReading | えさき れおな ⓘ |
| influencedBy | 量子力学 ⓘ |
| knownFor |
エサキダイオードの発明
ⓘ
トンネル効果ダイオードの発明 ⓘ 量子トンネル効果の応用研究 ⓘ |
| memberOf |
アメリカ物理学会
NERFINISHED
ⓘ
日本学士院 NERFINISHED ⓘ 米国科学アカデミー NERFINISHED ⓘ |
| name |
Leo Esaki
NERFINISHED
ⓘ
江崎 玲於奈 ⓘ 江崎玲於奈 ⓘ |
| nativeLanguage | 日本語 ⓘ |
| nobelPrizeInPhysicsYear | 1973 ⓘ |
| nobelPrizeMotivation | トンネル効果に関する半導体中の電子輸送現象の実験的発見 ⓘ |
| notableWork |
エサキダイオード
ⓘ
トンネルダイオード ⓘ |
| positionHeld |
IBMフェロー
NERFINISHED
ⓘ
ソニー顧問 ⓘ 筑波大学学長 ⓘ |
| sharedNobelPrizeWith |
イヴァール・ジェーヴェル
NERFINISHED
ⓘ
ブライアン・ジョセフソン NERFINISHED ⓘ |
| workLocation |
アメリカ合衆国
NERFINISHED
ⓘ
日本 ⓘ |
How these facts were elicited
The pipeline generated the facts above by prompting gpt-5.1 with this entity's name + description and the instruction below.
Instruction
You are a knowledge base construction expert. Given a subject entity and a description of it, return factual statements that you know for the subject as a JSON list of dictionaries(triples), where keys must be "subject", "predicate" and "object". The number of facts may be very high, between 25 to 50 or more, for very popular subjects. For less popular subjects, the number of facts can be very low, like 5 or 10. # Requirements - If you don't know the subject at all, return an empty list. - If the subject is not a named entity, return an empty list. - Include at least one triple where predicate is "instanceOf". - Do not get too wordy. - Separate several objects into multiple triples with one object.
Input
Subject: 江崎 玲於奈 Description of subject: 江崎玲於奈は、トンネル効果ダイオード（エサキダイオード）の発明によりノーベル物理学賞を受賞した日本の物理学者です。
Referenced by (2)
Full triples — surface form annotated when it differs from this entity's canonical label.
subject surface form:
Reona Esaki