エンティティノード

Entity Node は GEUL ストリームで個体（人物、場所、事物、組織、概念など）を識別する固定長4ワード（64ビット）パケットである。

SIDX の本質

例：

• トランプ（不動産事業家）→ SIDX_A
• トランプ（大統領）→ SIDX_B（異なる SIDX）
• “Human + Male + Korea” → 抽象的な「韓国人男性」
• “Human + Male + Korea + 1946 + Business + …” → ほぼ特定の人物

設計原則

Q識別子の内蔵を放棄：

• 全ビットを純粋な意味整列に投資
• WMS SIMD フィルタリング性能の最大化
• Q識別子はトリプルで別途接続：(Entity_SIDX, P-外部ID, "Q12345")

Serial ビット不要：

• WMS クエリは2段階：SIMD で範囲を絞る → 範囲内でディテール確認
• Serial は意味のない数字なので SIMD に貢献しない
• そのビットを意味整列に投資すれば第1段階でさらに絞れる

ビットレイアウト（4ワード = 64ビット）

1st WORD (16ビット)
┌─────────┬──────┬────────────┐
│ Prefix  │ Mode │ EntityType │
│  7bit   │ 3bit │   6bit     │
└─────────┴──────┴────────────┘

2nd WORD (16ビット)
┌─────────────────────────────┐
│     Attributes 上位16ビット   │
└─────────────────────────────┘

3rd WORD (16ビット)
┌─────────────────────────────┐
│     Attributes 中位16ビット   │
└─────────────────────────────┘

4th WORD (16ビット)
┌─────────────────────────────┐
│     Attributes 下位16ビット   │
└─────────────────────────────┘

Mode（3ビット）

Mode は個体の**量化（Quantification）と数（Number）**を3ビットで統合表現する。

登録個体（Mode=0）

• ウィキデータ Q識別子、WordNet Synset など外部 ID とマッピングされた個体
• Q識別子自体はトリプルで接続：(Entity_SIDX, P-外部ID, "Q12345")
• 数（Number）概念とは無関係：トヨタは「一つ」だが単数と言うには微妙、BTS はグループだが一つの個体

代名詞/抽象（Mode=1~7）

• EntityType + Attributes で意味範囲を指定
• ビットが埋まるほど具体的
• 例：Human(Type) + Male(Attr) + Japan(Attr) = 「日本人男性」

EntityType（6ビット = 64種）

ウィキデータ P31（instance of）頻度統計に基づき64種の上位タイプを配定する。詳細分類は Attributes 内のサブカテゴリビットで処理する。

コードテーブル（全64種）

Attributes（48ビット）

EntityType ごとに異なる意味で解釈されるタイプ別可変スキーマである。高頻度属性により多くのビットを割り当て、WMS SIMD フィルタリングに直接活用する。

Human (0x00) Attributes

┌──────────┬────────┬────────┬──────┬────────┬────────┬─────────┬──────────┬────────────┬──────────┐
│ サブ分類 │ 職業   │ 国籍   │ 時代 │ 10年代 │ 性別   │ 著名度  │ 言語     │ 出生地域   │ 活動分野 │
│  5bit    │  6bit  │  8bit  │ 4bit │  4bit  │  2bit  │  3bit   │  6bit    │   6bit     │   4bit   │
└──────────┴────────┴────────┴──────┴────────┴────────┴─────────┴──────────┴────────────┴──────────┘
offset:  0        5       11      19     23      27      29        32         38          44

Star (0x0C) Attributes

┌────────────┬────────────┬──────────┬──────────┬────────┬────────┬──────────┬──────────┬────────┬────────┐
│ 星座       │ スペクトル │ 光度階級 │ 見かけ   │ 赤経   │ 赤緯   │ フラグ   │ 視線速度 │ 赤方偏移│ 視差   │
│   7bit     │    4bit    │   3bit   │  4bit    │  4bit  │  4bit  │   6bit   │   5bit   │  5bit  │  4bit  │
└────────────┴────────────┴──────────┴──────────┴────────┴────────┴──────────┴──────────┴────────┴────────┘

フラグビット定義：

• bit0: IR（赤外線源）
• bit1: Radio（電波源）
• bit2: X-ray（X線源）
• bit3: Binary（連星）
• bit4: Variable（変光星）
• bit5: HighPM（固有運動）

演算

Entity 生成

def make_entity(
    mode: int,           # 3ビット
    entity_type: int,    # 6ビット
    attrs: int           # 48ビット
) -> bytes:
    PREFIX = 0b0001001   # 7ビット (Entity Node)

    word1 = (PREFIX << 9) | (mode << 6) | entity_type
    word2 = (attrs >> 32) & 0xFFFF
    word3 = (attrs >> 16) & 0xFFFF
    word4 = attrs & 0xFFFF

    return (
        word1.to_bytes(2, 'big') +
        word2.to_bytes(2, 'big') +
        word3.to_bytes(2, 'big') +
        word4.to_bytes(2, 'big')
    )

Entity パース

def parse_entity(data: bytes) -> dict:
    word1 = int.from_bytes(data[0:2], 'big')
    word2 = int.from_bytes(data[2:4], 'big')
    word3 = int.from_bytes(data[4:6], 'big')
    word4 = int.from_bytes(data[6:8], 'big')

    prefix = (word1 >> 9) & 0x7F
    mode = (word1 >> 6) & 0x7
    entity_type = word1 & 0x3F
    attrs = (word2 << 32) | (word3 << 16) | word4

    return {
        'prefix': prefix,
        'mode': mode,
        'entity_type': entity_type,
        'attrs': attrs
    }

例

登録個体：織田信長

# 織田信長 (Q178713)
oda_nobunaga = make_entity(
    mode=0,              # 登録個体
    entity_type=0x00,    # Human
    attrs=(
        (0x06 << 43) |   # サブ分類: Military
        (0x01 << 37) |   # 職業: Warlord
        (0x52 << 29) |   # 国籍: Japan
        (0x5 << 25) |    # 時代: Early Modern
        (0x0 << 21) |    # 10年代: 1530s
        (0x01 << 19) |   # 性別: Male
        (0x7 << 16)      # 著名度: 1000+
    )
)
# Q識別子接続: Triple(oda_nobunaga_SIDX, P-外部ID, "Q178713")

抽象：「すべての日本人男性」

all_japanese_men = make_entity(
    mode=4,              # 全称（すべて）
    entity_type=0x00,    # Human
    attrs=(
        (0x52 << 29) |   # 国籍: Japan
        (0x01 << 19)     # 性別: Male
    )
)

下位タイプマッピング

ウィキデータの多くのタイプが64種 EntityType の下位タイプである。エンコーダは P31 値を見て適切な上位タイプにルーティングする。

カバレッジ

Q識別子接続

Entity Node は Q識別子を内蔵せず、トリプルエッジで別途接続する。

Subject:  Entity_SIDX (64ビット)
Property: P-外部ID (例: P-Wikidata)
Object:   "Q12345" (文字列または整数)