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Systematic extraction and analysis of entities, relationships, and ontological structures from unstructured text—enhanced with categorical metagraph compression enabling scale-invariant representation through structural equivalence, k-bisimulation summarization, and quotient constructions that preserve query-answering capabilities while achieving dramatic size reductions.

Structural equivalence enables compression through a precise mechanistic chain:

Graphs with large automorphism groups have lower complexity because only one representative from each orbit needs encoding. For highly symmetric structures, compression can reach n/log n factor.

À utiliser lors de l'extraction d'entités et de relations, de la création d'ontologies, de la compression de grands graphiques ou de l'analyse de structures de connaissances : fournit une compression basée sur l'équivalence structurelle permettant une réduction de taille de 57 à 95 %, un résumé par k-bisimulation, des constructions de quotients catégoriels et une modélisation hiérarchique de métagraphes avec des propriétés invariantes d'échelle. Prend en charge le raffinement récursif via des métriques de topologie graphique, notamment |R|/|E| analyse des ratios et de l'automorphisme. Source : zpankz/mcp-skillset.

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