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.
Использование при извлечении сущностей и связей, построении онтологий, сжатии больших графов или анализе структур знаний — обеспечивает сжатие на основе структурной эквивалентности, обеспечивающее уменьшение размера на 57–95 %, суммирование k-бисимуляции, категориальные частные конструкции и иерархическое моделирование метаграфов с масштабно-инвариантными свойствами. Поддерживает рекурсивное уточнение с помощью метрик топологии графа, включая |R|/|E| соотношения и анализ автоморфизма. Источник: zpankz/mcp-skillset.