守口市
E917337
守口市は、大阪府北部に位置し、大阪市のベッドタウンとして発展してきた中核的な都市です。
All labels observed (1)
| Label | Occurrences |
|---|---|
| 守口市 canonical | 1 |
How this entity was disambiguated
This entity first appeared as the object of triple T11309790 — 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: 守口市 Context triple: [淀川, 通過都市, 守口市]
-
A.
木津川市
木津川市は、京都府南部に位置し、奈良県に隣接する住宅都市・歴史観光地として発展している市です。
-
B.
宍粟市
宍粟市は、兵庫県西部の中国山地に位置し、豊かな森林資源と自然環境を特徴とする市です。
-
C.
柏原市
柏原市は、大阪府南東部に位置し、歴史ある寺社やぶどう栽培などで知られる中規模の都市です。
-
D.
川越市
川越市 is a historic city in Saitama Prefecture, Japan, famed for its well-preserved Edo-period streetscapes and traditional warehouse-style buildings that have earned it the nickname "Little Edo."
-
E.
枚方市
枚方市は、大阪府北東部に位置し、淀川沿いに広がる住宅都市兼商業都市として発展している市です。
- 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: 守口市 Target entity description: 守口市は、大阪府北部に位置し、大阪市のベッドタウンとして発展してきた中核的な都市です。
-
A.
木津川市
木津川市は、京都府南部に位置し、奈良県に隣接する住宅都市・歴史観光地として発展している市です。
-
B.
宍粟市
宍粟市は、兵庫県西部の中国山地に位置し、豊かな森林資源と自然環境を特徴とする市です。
-
C.
柏原市
柏原市は、大阪府南東部に位置し、歴史ある寺社やぶどう栽培などで知られる中規模の都市です。
-
D.
川越市
川越市 is a historic city in Saitama Prefecture, Japan, famed for its well-preserved Edo-period streetscapes and traditional warehouse-style buildings that have earned it the nickname "Little Edo."
-
E.
枚方市
枚方市は、大阪府北東部に位置し、淀川沿いに広がる住宅都市兼商業都市として発展している市です。
- F. None of above. chosen
Statements (49)
| Predicate | Object |
|---|---|
| instanceOf |
基礎自治体
ⓘ
日本の市 ⓘ |
| ISOコード | JP-27 ⓘ |
| シンボル |
市旗を有する
ⓘ
市章を有する ⓘ |
| タイムゾーン | 日本標準時 ⓘ |
| ベッドタウン先 | 大阪市 ⓘ |
| 主な河川 |
寝屋川
ⓘ
淀川 ⓘ |
| 主な産業 |
サービス業
ⓘ
製造業 ⓘ |
| 主な道路 |
国道163号
ⓘ
国道1号 ⓘ 近畿自動車道 ⓘ |
| 主要駅 |
守口市駅
ⓘ
守口駅 ⓘ |
| 人口動態 | 大阪市のベッドタウンとして人口集積が進んだ ⓘ |
| 位置 | 大阪府北部 ⓘ |
| 公用語 | 日本語 ⓘ |
| 国 |
日本
ⓘ
linked to:
Japan
|
| 地方 |
畿内
ⓘ
近畿地方 ⓘ |
| 市外局番 | 06 ⓘ |
| 市役所所在地 | 大阪府守口市京阪本通 ⓘ |
| 性格 | 大阪市のベッドタウン ⓘ |
| 所属広域連合 | 大阪府都市協議会の一員 ⓘ |
| 教育機関 |
大阪国際大学守口キャンパスが所在する
ⓘ
複数の大阪府立高校が所在する ⓘ |
| 方言 | 関西弁 ⓘ |
| 有名企業拠点 | パナソニック関連事業所が立地する市として知られる ⓘ |
| 気候区分 | 温暖湿潤気候 ⓘ |
| 経済圏 |
京阪神大都市圏
ⓘ
linked to:
Greater Kyoto–Osaka metropolitan area
|
| 自治体コード | 27209 ⓘ |
| 行政区分 | 中核市ではない ⓘ |
| 郵便番号 | 570-xxxx ⓘ |
| 都市分類 | 中核的な都市 ⓘ |
| 都市圏 | 大阪都市圏 ⓘ |
| 都道府県 |
大阪府
ⓘ
linked to:
Osaka Prefecture
|
| 鉄道路線 |
京阪本線
ⓘ
今里筋線（延伸計画の議論対象となることがある） ⓘ 大阪メトロ谷町線 ⓘ 大阪モノレール本線 ⓘ |
| 隣接自治体 |
大阪市
ⓘ
linked to:
大阪府大阪市
寝屋川市 ⓘ 摂津市 ⓘ
linked to:
Higashiōsaka
旭区（大阪市） ⓘ 枚方市 ⓘ 門真市 ⓘ 鶴見区（大阪市） ⓘ |
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: 守口市 Description of subject: 守口市は、大阪府北部に位置し、大阪市のベッドタウンとして発展してきた中核的な都市です。
Referenced by (1)
Full triples — surface form annotated when it differs from this entity's canonical label.