diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
index a6344aac8c09253b3b630fb776ae94478aa0275b..5128fe6dbab6ef0227c02cffa9ad5350ab6c4dd6 100644
--- a/.gitattributes
+++ b/.gitattributes
@@ -33,3 +33,9 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/embedding_similarity.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/performance_dashboard.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/position_encoding_comparison.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_sentences.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_words.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/zipf_law.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..384ce4f8855134e0c92abf4004c8a5c17699f711
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,556 @@
+---
+language: an
+language_name: AN
+language_family: romance_iberian
+tags:
+  - wikilangs
+  - nlp
+  - tokenizer
+  - embeddings
+  - n-gram
+  - markov
+  - wikipedia
+  - monolingual
+  - family-romance_iberian
+license: mit
+library_name: wikilangs
+pipeline_tag: feature-extraction
+datasets:
+  - omarkamali/wikipedia-monthly
+dataset_info:
+  name: wikipedia-monthly
+  description: Monthly snapshots of Wikipedia articles across 300+ languages
+metrics:
+  - name: best_compression_ratio
+    type: compression
+    value: 3.796
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.8139
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 217616
+generated: 2025-12-27
+---
+
+# AN - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **AN** Wikipedia data.
+We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and word embeddings.
+
+## 📋 Repository Contents
+
+### Models & Assets
+
+- Tokenizers (8k, 16k, 32k, 64k)
+- N-gram models (2, 3, 4-gram)
+- Markov chains (context of 1, 2, 3 and 4)
+- Subword N-gram and Markov chains
+- Embeddings in various sizes and dimensions
+- Language Vocabulary
+- Language Statistics
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Analysis and Evaluation
+
+- [1. Tokenizer Evaluation](#1-tokenizer-evaluation)
+- [2. N-gram Model Evaluation](#2-n-gram-model-evaluation)
+- [3. Markov Chain Evaluation](#3-markov-chain-evaluation)
+- [4. Vocabulary Analysis](#4-vocabulary-analysis)
+- [5. Word Embeddings Evaluation](#5-word-embeddings-evaluation)
+- [6. Summary & Recommendations](#6-summary--recommendations)
+- [Metrics Glossary](#appendix-metrics-glossary--interpretation-guide)
+- [Visualizations Index](#visualizations-index)
+
+---
+## 1. Tokenizer Evaluation
+
+![Tokenizer Compression](visualizations/tokenizer_compression.png)
+
+### Results
+
+| Vocab Size | Compression | Avg Token Len | UNK Rate | Total Tokens |
+|------------|-------------|---------------|----------|--------------|
+| **8k** | 3.240x | 3.20 | 0.1217% | 1,479,330 |
+| **16k** | 3.471x | 3.43 | 0.1304% | 1,380,762 |
+| **32k** | 3.657x | 3.61 | 0.1374% | 1,310,812 |
+| **64k** | 3.796x 🏆 | 3.75 | 0.1426% | 1,262,658 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `Schnaitsee (en bavaro Schnoatsee) ye un municipio d'o districto de Traunstein en...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁sch na it see ▁( en ▁bavaro ▁sch no at ... (+25 more)` | 35 |
+| 16k | `▁sch na it see ▁( en ▁bavaro ▁sch no at ... (+25 more)` | 35 |
+| 32k | `▁sch na it see ▁( en ▁bavaro ▁sch no at ... (+25 more)` | 35 |
+| 64k | `▁sch na it see ▁( en ▁bavaro ▁sch no at ... (+25 more)` | 35 |
+
+**Sample 2:** `Chesa puet estar:
+Chesa terreno con muito cheso u chacimiento de cheso.
+Chesa, m...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁ch esa ▁puet ▁estar : ▁ch esa ▁terreno ▁con ▁muito ... (+23 more)` | 33 |
+| 16k | `▁ch esa ▁puet ▁estar : ▁ch esa ▁terreno ▁con ▁muito ... (+21 more)` | 31 |
+| 32k | `▁chesa ▁puet ▁estar : ▁chesa ▁terreno ▁con ▁muito ▁cheso ▁u ... (+18 more)` | 28 |
+| 64k | `▁chesa ▁puet ▁estar : ▁chesa ▁terreno ▁con ▁muito ▁cheso ▁u ... (+18 more)` | 28 |
+
+**Sample 3:** `L'ibón de ra Sartén ye un ibón situau chunto o garmo de ra Mina (2.581 m) en l'A...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁l ' ibón ▁de ▁ra ▁sar t én ▁ye ▁un ... (+41 more)` | 51 |
+| 16k | `▁l ' ibón ▁de ▁ra ▁sar t én ▁ye ▁un ... (+33 more)` | 43 |
+| 32k | `▁l ' ibón ▁de ▁ra ▁sar t én ▁ye ▁un ... (+33 more)` | 43 |
+| 64k | `▁l ' ibón ▁de ▁ra ▁sar tén ▁ye ▁un ▁ibón ... (+31 more)` | 41 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 3.796x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1217% unknown tokens
+- **Trade-off:** Larger vocabularies improve compression but increase model size
+- **Recommendation:** 32k vocabulary provides optimal balance for production use
+
+---
+## 2. N-gram Model Evaluation
+
+![N-gram Perplexity](visualizations/ngram_perplexity.png)
+
+![N-gram Coverage](visualizations/ngram_coverage.png)
+
+### Results
+
+| N-gram | Perplexity | Entropy | Unique N-grams | Top-100 Coverage | Top-1000 Coverage |
+|--------|------------|---------|----------------|------------------|-------------------|
+| **2-gram** | 18,567 🏆 | 14.18 | 299,504 | 21.6% | 42.2% |
+| **2-gram** | 321 🏆 | 8.33 | 8,390 | 62.9% | 98.8% |
+| **3-gram** | 65,327 | 16.00 | 654,301 | 13.6% | 29.7% |
+| **3-gram** | 2,716 | 11.41 | 70,003 | 23.4% | 68.9% |
+| **4-gram** | 178,250 | 17.44 | 1,306,932 | 8.6% | 21.3% |
+| **4-gram** | 14,930 | 13.87 | 389,532 | 12.2% | 38.1% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `d '` | 513,061 |
+| 2 | `| |` | 216,222 |
+| 3 | `categoría :` | 138,788 |
+| 4 | `' a` | 107,710 |
+| 5 | `' o` | 106,730 |
+
+**3-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `d ' a` | 107,463 |
+| 2 | `d ' o` | 106,609 |
+| 3 | `| | |` | 81,137 |
+| 4 | `categoría : cintas` | 47,877 |
+| 5 | `| - |` | 47,248 |
+
+**4-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `| | | |` | 40,524 |
+| 2 | `- | | |` | 39,996 |
+| 3 | `| | socorro |` | 25,824 |
+| 4 | `| linear | -` | 25,824 |
+| 5 | `| socorro | |` | 25,824 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram with 321
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~38% of corpus
+- **Recommendation:** 4-gram or 5-gram for best predictive performance
+
+---
+## 3. Markov Chain Evaluation
+
+![Markov Entropy](visualizations/markov_entropy.png)
+
+![Markov Branching](visualizations/markov_branching.png)
+
+### Results
+
+| Context | Avg Entropy | Perplexity | Branching Factor | Unique Contexts | Predictability |
+|---------|-------------|------------|------------------|-----------------|----------------|
+| **1** | 0.6636 | 1.584 | 5.61 | 525,914 | 33.6% |
+| **1** | 1.0327 | 2.046 | 7.36 | 3,250 | 0.0% |
+| **2** | 0.3652 | 1.288 | 2.21 | 2,944,964 | 63.5% |
+| **2** | 0.8991 | 1.865 | 6.02 | 23,920 | 10.1% |
+| **3** | 0.1730 | 1.127 | 1.41 | 6,515,045 | 82.7% |
+| **3** | 0.8416 | 1.792 | 4.55 | 143,854 | 15.8% |
+| **4** | 0.0911 🏆 | 1.065 | 1.19 | 9,175,931 | 90.9% |
+| **4** | 0.7384 🏆 | 1.668 | 3.44 | 654,131 | 26.2% |
+
+### Generated Text Samples
+
+Below are text samples generated from each Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `, pedanía . por aon serviban pa permitir que garra problema d ' arquitectura . bibliografía`
+2. `de febrero , ugariticas y legendarios del xúcar que lo país exerce como l ' octubre`
+3. `. isbn 978 - | 30 de roses en a estudiants mes recientment plegada d '`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `d ' aventuras dramaticas de 1992 22px | border espanya 22px francia 263 . je serai allée`
+2. `| | | | 13 d ' el plantío como equipo local dica l ' ataque .`
+3. `categoría : cintas interpretadas por joe baker categoría : cintas interpretadas por mort engelberg c...`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `d ' a empresa atac . redolada villa lazzaroni via appia nuova , circa d ' a mar`
+2. `d ' o fisico y incheniero estausunidense karl jansky ( † 1950 ) . - naixencia en hamburgo`
+3. `| | | | 12 de setiembre , 1998 loneos 52773 - 17 d ' octubre , 1977`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `| | | | 5 de chulio , 2000 loneos 33965 - 10 de chulio , 2000 linear 61258`
+2. `- | | | | 2 de febrero , 2000 linear 50315 - 2 de febrero , 2000 linear`
+3. `| | socorro | | linear | - | 87422 - | | | | 16 de setiembre ,`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 with 90.9% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (654,131 contexts)
+- **Recommendation:** Context-3 or Context-4 for text generation
+
+---
+## 4. Vocabulary Analysis
+
+![Zipf's Law](visualizations/zipf_law.png)
+
+![Top Words](visualizations/top20_words.png)
+
+![Coverage Curve](visualizations/vocab_coverage.png)
+
+### Statistics
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Vocabulary Size | 217,616 |
+| Total Tokens | 13,131,016 |
+| Mean Frequency | 60.34 |
+| Median Frequency | 4 |
+| Frequency Std Dev | 2696.90 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | de | 776,198 |
+| 2 | d | 517,135 |
+| 3 | a | 444,267 |
+| 4 | en | 414,383 |
+| 5 | o | 303,229 |
+| 6 | y | 249,159 |
+| 7 | categoría | 139,745 |
+| 8 | que | 128,308 |
+| 9 | l | 111,482 |
+| 10 | ye | 109,905 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | rochut | 2 |
+| 2 | méchaly | 2 |
+| 3 | wiedemann | 2 |
+| 4 | limotte | 2 |
+| 5 | wlodkowski | 2 |
+| 6 | taos | 2 |
+| 7 | slovis | 2 |
+| 8 | samaha | 2 |
+| 9 | seros | 2 |
+| 10 | cookeville | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0856 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.997842 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 43.1% |
+| Top 1,000 | 66.3% |
+| Top 5,000 | 80.4% |
+| Top 10,000 | 85.6% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9978 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 43.1% of corpus
+- **Long Tail:** 207,616 words needed for remaining 14.4% coverage
+
+---
+## 5. Word Embeddings Evaluation
+
+![Embedding Isotropy](visualizations/embedding_isotropy.png)
+
+![Similarity Matrix](visualizations/embedding_similarity.png)
+
+![t-SNE Words](visualizations/tsne_words.png)
+
+![t-SNE Sentences](visualizations/tsne_sentences.png)
+
+### Model Comparison
+
+| Model | Vocab Size | Dimension | Avg Norm | Std Norm | Isotropy |
+|-------|------------|-----------|----------|----------|----------|
+| **mono_32d** | 130,625 | 32 | 3.989 | 1.163 | 0.8139 🏆 |
+| **mono_64d** | 130,625 | 64 | 4.561 | 1.144 | 0.8131 |
+| **mono_128d** | 130,625 | 128 | 5.245 | 1.094 | 0.8002 |
+| **embeddings_enhanced** | 0 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.0000 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** mono_32d with 0.8139 (more uniform distribution)
+- **Dimension Trade-off:** Higher dimensions capture more semantics but reduce isotropy
+- **Vocabulary Coverage:** All models cover 130,625 words
+- **Recommendation:** 100d for balanced semantic capture and efficiency
+
+---
+## 6. Summary & Recommendations
+
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Production Recommendations
+
+| Component | Recommended | Rationale |
+|-----------|-------------|-----------|
+| Tokenizer | **32k BPE** | Best compression (3.80x) with low UNK rate |
+| N-gram | **5-gram** | Lowest perplexity (321) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (90.9%) |
+| Embeddings | **100d** | Balanced semantic capture and isotropy |
+
+---
+## Appendix: Metrics Glossary & Interpretation Guide
+
+This section provides definitions, intuitions, and guidance for interpreting the metrics used throughout this report.
+
+### Tokenizer Metrics
+
+**Compression Ratio**
+> *Definition:* The ratio of characters to tokens (chars/token). Measures how efficiently the tokenizer represents text.
+>
+> *Intuition:* Higher compression means fewer tokens needed to represent the same text, reducing sequence lengths for downstream models. A 3x compression means ~3 characters per token on average.
+>
+> *What to seek:* Higher is generally better for efficiency, but extremely high compression may indicate overly aggressive merging that loses morphological information.
+
+**Average Token Length (Fertility)**
+> *Definition:* Mean number of characters per token produced by the tokenizer.
+>
+> *Intuition:* Reflects the granularity of tokenization. Longer tokens capture more context but may struggle with rare words; shorter tokens are more flexible but increase sequence length.
+>
+> *What to seek:* Balance between 2-5 characters for most languages. Arabic/morphologically-rich languages may benefit from slightly longer tokens.
+
+**Unknown Token Rate (OOV Rate)**
+> *Definition:* Percentage of tokens that map to the unknown/UNK token, indicating words the tokenizer cannot represent.
+>
+> *Intuition:* Lower OOV means better vocabulary coverage. High OOV indicates the tokenizer encounters many unseen character sequences.
+>
+> *What to seek:* Below 1% is excellent; below 5% is acceptable. BPE tokenizers typically achieve very low OOV due to subword fallback.
+
+### N-gram Model Metrics
+
+**Perplexity**
+> *Definition:* Measures how "surprised" the model is by test data. Mathematically: 2^(cross-entropy). Lower values indicate better prediction.
+>
+> *Intuition:* If perplexity is 100, the model is as uncertain as if choosing uniformly among 100 options at each step. A perplexity of 10 means effectively choosing among 10 equally likely options.
+>
+> *What to seek:* Lower is better. Perplexity decreases with larger n-grams (more context). Values vary widely by language and corpus size.
+
+**Entropy**
+> *Definition:* Average information content (in bits) needed to encode the next token given the context. Related to perplexity: perplexity = 2^entropy.
+>
+> *Intuition:* High entropy means high uncertainty/randomness; low entropy means predictable patterns. Natural language typically has entropy between 1-4 bits per character.
+>
+> *What to seek:* Lower entropy indicates more predictable text patterns. Entropy should decrease as n-gram size increases.
+
+**Coverage (Top-K)**
+> *Definition:* Percentage of corpus occurrences explained by the top K most frequent n-grams.
+>
+> *Intuition:* High coverage with few patterns indicates repetitive/formulaic text; low coverage suggests diverse vocabulary usage.
+>
+> *What to seek:* Depends on use case. For language modeling, moderate coverage (40-60% with top-1000) is typical for natural text.
+
+### Markov Chain Metrics
+
+**Average Entropy**
+> *Definition:* Mean entropy across all contexts, measuring average uncertainty in next-word prediction.
+>
+> *Intuition:* Lower entropy means the model is more confident about what comes next. Context-1 has high entropy (many possible next words); Context-4 has low entropy (few likely continuations).
+>
+> *What to seek:* Decreasing entropy with larger context sizes. Very low entropy (<0.1) indicates highly deterministic transitions.
+
+**Branching Factor**
+> *Definition:* Average number of unique next tokens observed for each context.
+>
+> *Intuition:* High branching = many possible continuations (flexible but uncertain); low branching = few options (predictable but potentially repetitive).
+>
+> *What to seek:* Branching factor should decrease with context size. Values near 1.0 indicate nearly deterministic chains.
+
+**Predictability**
+> *Definition:* Derived metric: (1 - normalized_entropy) × 100%. Indicates how deterministic the model's predictions are.
+>
+> *Intuition:* 100% predictability means the next word is always certain; 0% means completely random. Real text falls between these extremes.
+>
+> *What to seek:* Higher predictability for text generation quality, but too high (>98%) may produce repetitive output.
+
+### Vocabulary & Zipf's Law Metrics
+
+**Zipf's Coefficient**
+> *Definition:* The slope of the log-log plot of word frequency vs. rank. Zipf's law predicts this should be approximately -1.
+>
+> *Intuition:* A coefficient near -1 indicates the corpus follows natural language patterns where a few words are very common and most words are rare.
+>
+> *What to seek:* Values between -0.8 and -1.2 indicate healthy natural language distribution. Deviations may suggest domain-specific or artificial text.
+
+**R² (Coefficient of Determination)**
+> *Definition:* Measures how well the linear fit explains the frequency-rank relationship. Ranges from 0 to 1.
+>
+> *Intuition:* R² near 1.0 means the data closely follows Zipf's law; lower values indicate deviation from expected word frequency patterns.
+>
+> *What to seek:* R² > 0.95 is excellent; > 0.99 indicates near-perfect Zipf adherence typical of large natural corpora.
+
+**Vocabulary Coverage**
+> *Definition:* Cumulative percentage of corpus tokens accounted for by the top N words.
+>
+> *Intuition:* Shows how concentrated word usage is. If top-100 words cover 50% of text, the corpus relies heavily on common words.
+>
+> *What to seek:* Top-100 covering 30-50% is typical. Higher coverage indicates more repetitive text; lower suggests richer vocabulary.
+
+### Word Embedding Metrics
+
+**Isotropy**
+> *Definition:* Measures how uniformly distributed vectors are in the embedding space. Computed as the ratio of minimum to maximum singular values.
+>
+> *Intuition:* High isotropy (near 1.0) means vectors spread evenly in all directions; low isotropy means vectors cluster in certain directions, reducing expressiveness.
+>
+> *What to seek:* Higher isotropy generally indicates better-quality embeddings. Values > 0.1 are reasonable; > 0.3 is good. Lower-dimensional embeddings tend to have higher isotropy.
+
+**Average Norm**
+> *Definition:* Mean magnitude (L2 norm) of word vectors in the embedding space.
+>
+> *Intuition:* Indicates the typical "length" of vectors. Consistent norms suggest stable training; high variance may indicate some words are undertrained.
+>
+> *What to seek:* Relatively consistent norms across models. The absolute value matters less than consistency (low std deviation).
+
+**Cosine Similarity**
+> *Definition:* Measures angular similarity between vectors, ranging from -1 (opposite) to 1 (identical direction).
+>
+> *Intuition:* Words with similar meanings should have high cosine similarity. This is the standard metric for semantic relatedness in embeddings.
+>
+> *What to seek:* Semantically related words should score > 0.5; unrelated words should be near 0. Synonyms often score > 0.7.
+
+**t-SNE Visualization**
+> *Definition:* t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding - a dimensionality reduction technique that preserves local structure for visualization.
+>
+> *Intuition:* Clusters in t-SNE plots indicate groups of semantically related words. Spread indicates vocabulary diversity; tight clusters suggest semantic coherence.
+>
+> *What to seek:* Meaningful clusters (e.g., numbers together, verbs together). Avoid over-interpreting distances - t-SNE preserves local, not global, structure.
+
+### General Interpretation Guidelines
+
+1. **Compare within model families:** Metrics are most meaningful when comparing models of the same type (e.g., 8k vs 64k tokenizer).
+2. **Consider trade-offs:** Better performance on one metric often comes at the cost of another (e.g., compression vs. OOV rate).
+3. **Context matters:** Optimal values depend on downstream tasks. Text generation may prioritize different metrics than classification.
+4. **Corpus influence:** All metrics are influenced by corpus characteristics. Wikipedia text differs from social media or literature.
+5. **Language-specific patterns:** Morphologically rich languages (like Arabic) may show different optimal ranges than analytic languages.
+
+
+### Visualizations Index
+
+| Visualization | Description |
+|---------------|-------------|
+| Tokenizer Compression | Compression ratios by vocabulary size |
+| Tokenizer Fertility | Average token length by vocabulary |
+| Tokenizer OOV | Unknown token rates |
+| Tokenizer Total Tokens | Total tokens by vocabulary |
+| N-gram Perplexity | Perplexity by n-gram size |
+| N-gram Entropy | Entropy by n-gram size |
+| N-gram Coverage | Top pattern coverage |
+| N-gram Unique | Unique n-gram counts |
+| Markov Entropy | Entropy by context size |
+| Markov Branching | Branching factor by context |
+| Markov Contexts | Unique context counts |
+| Zipf's Law | Frequency-rank distribution with fit |
+| Vocab Frequency | Word frequency distribution |
+| Top 20 Words | Most frequent words |
+| Vocab Coverage | Cumulative coverage curve |
+| Embedding Isotropy | Vector space uniformity |
+| Embedding Norms | Vector magnitude distribution |
+| Embedding Similarity | Word similarity heatmap |
+| Nearest Neighbors | Similar words for key terms |
+| t-SNE Words | 2D word embedding visualization |
+| t-SNE Sentences | 2D sentence embedding visualization |
+| Position Encoding | Encoding method comparison |
+| Model Sizes | Storage requirements |
+| Performance Dashboard | Comprehensive performance overview |
+
+---
+## About This Project
+
+### Data Source
+
+Models trained on [wikipedia-monthly](https://huggingface.co/datasets/omarkamali/wikipedia-monthly) - a monthly snapshot of Wikipedia articles across 300+ languages.
+
+### Project
+
+A project by **[Wikilangs](https://wikilangs.org)** - Open-source NLP models for every Wikipedia language.
+
+### Maintainer
+
+[Omar Kamali](https://omarkamali.com) - [Omneity Labs](https://omneitylabs.com)
+
+### Citation
+
+If you use these models in your research, please cite:
+
+```bibtex
+@misc{wikilangs2025,
+  author = {Kamali, Omar},
+  title = {Wikilangs: Open NLP Models for Wikipedia Languages},
+  year = {2025},
+  publisher = {HuggingFace},
+  url = {https://huggingface.co/wikilangs}
+  institution = {Omneity Labs}
+}
+```
+
+### License
+
+MIT License - Free for academic and commercial use.
+
+### Links
+
+- 🌐 Website: [wikilangs.org](https://wikilangs.org)
+- 🤗 Models: [huggingface.co/wikilangs](https://huggingface.co/wikilangs)
+- 📊 Data: [wikipedia-monthly](https://huggingface.co/datasets/omarkamali/wikipedia-monthly)
+- 👤 Author: [Omar Kamali](https://huggingface.co/omarkamali)
+---
+*Generated by Wikilangs Models Pipeline*
+
+*Report Date: 2025-12-27 06:02:07*
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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+▁vecín	-15932
+estiria	-15933
+▁ayerbe	-15934
+▁bezirk	-15935
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+▁edacar	-15938
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+▁señora	-15947
+▁tabier	-15948
+▁carmelo	-15949
+▁celular	-15950
+▁connery	-15951
+▁farrell	-15952
+▁fundata	-15953
+▁mendoza	-15954
+▁modesto	-15955
+▁oración	-15956
+▁trabajo	-15957
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+▁chustin	-27094
+▁cutanda	-27095
+▁deseyos	-27096
+▁dominar	-27097
+▁dunaway	-27098
+▁ermitas	-27099
+▁formant	-27100
+▁goldman	-27101
+▁gravita	-27102
+▁holanda	-27103
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+▁juanito	-27105
+▁lanacha	-27106
+▁liberia	-27107
+▁lucille	-27108
+▁metamor	-27109
+▁mezquín	-27110
+▁modorra	-27111
+▁montiel	-27112
+▁nikolai	-27113
+▁olimpia	-27114
+▁parlato	-27115
+▁pintora	-27116
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+▁modelau	-29887
+▁parlaba	-29888
+▁poitier	-29889
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+▁gravar	-31270
+▁günter	-31271
+▁hattie	-31272
+▁heflin	-31273
+▁hiller	-31274
+▁hubble	-31275
+▁humida	-31276
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+▁pyrénées	-20789
+▁rebollar	-20790
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+▁rumana	-24272
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+▁nortamerica	-29133
+▁prochección	-29134
+▁reimpresión	-29135
+▁subdivisión	-29136
+▁carolinchios	-29137
+▁cheolochicas	-29138
+▁descripcions	-29139
+▁estribacions	-29140
+▁forachitatos	-29141
+▁proporcional	-29142
+▁climatolochía	-29143
+▁fontainebleau	-29144
+▁municipalidat	-29145
+▁sedimentación	-29146
+▁interpretativa	-29147
+▁significativas	-29148
+▁encabalgamiento	-29149
+▁predominantment	-29150
+âl	-29151
+ри	-29152
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+ipo	-29155
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+enstadt	-29323
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+impacto	-29328
+racción	-29329
+tellada	-29330
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+▁bescós	-29333
+▁biella	-29334
+▁burgun	-29335
+▁carnav	-29336
+▁catena	-29337
+▁cerezo	-29338
+▁cetina	-29339
+▁chuseu	-29340
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+▁condem	-29342
+▁coneix	-29343
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+▁dinamo	-29348
+▁encore	-29349
+▁esplen	-29350
+▁ferida	-29351
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+▁frutos	-29353
+▁gentil	-29354
+▁getafe	-29355
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+▁leonor	-29364
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+▁tranqu	-29394
+▁trasob	-29395
+▁trenca	-29396
+▁unidos	-29397
+▁ustino	-29398
+caucasia	-29399
+esboldre	-29400
+ingresos	-29401
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+▁connors	-29413
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+▁cutiana	-29415
+▁dispone	-29416
+▁ferrada	-29417
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+▁gandesa	-29419
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+▁jenkins	-29423
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+▁lapurdi	-29425
+▁lemosín	-29426
+▁lovejoy	-29427
+▁luchino	-29428
+▁mallada	-29429
+▁mcguire	-29430
+▁miraban	-29431
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+▁monstru	-29433
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+▁carbal	-29808
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+▁hamlet	-29823
+▁imposó	-29824
+▁judíos	-29825
+▁leiden	-29826
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+▁formigón	-40175
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+▁cimballa	-44242
+▁cineasta	-44243
+▁citricos	-44244
+▁cocinero	-44245
+▁cohesión	-44246
+▁combatiu	-44247
+▁combinau	-44248
+▁comenzar	-44249
+▁communis	-44250
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+▁comunera	-44252
+▁conducen	-44253
+▁controls	-44254
+▁custodio	-44255
+▁delegada	-44256
+▁derrocar	-44257
+▁dibildos	-44258
+▁diglosia	-44259
+▁disuelta	-44260
+▁dominata	-44261
+▁dominato	-44262
+▁elefants	-44263
+▁entrenar	-44264
+▁escaques	-44265
+▁esclusas	-44266
+▁espaldar	-44267
+▁espineta	-44268
+▁espritos	-44269
+▁estricta	-44270
+▁eubacter	-44271
+▁euchenia	-44272
+▁europaea	-44273
+▁extender	-44274
+▁ezequiel	-44275
+▁figueroa	-44276
+▁fonduras	-44277
+▁formador	-44278
+▁friedman	-44279
+▁fusionar	-44280
+▁galiardo	-44281
+▁glandula	-44282
+▁gucharat	-44283
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+▁luitador	-44293
+▁macaulay	-44294
+▁marchent	-44295
+▁mariahil	-44296
+▁melchior	-44297
+▁menazada	-44298
+▁miesbach	-44299
+▁mochales	-44300
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+▁doctrinas	-46981
+▁echenique	-46982
+▁echipcios	-46983
+▁educativa	-46984
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+▁estensión	-46986
+▁eucariota	-46987
+▁fabladors	-46988
+▁feliciano	-46989
+▁fonéticas	-46990
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+▁habitador	-46992
+▁hermandad	-46993
+▁homonimos	-46994
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+▁landsberg	-47000
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+▁lechitima	-47002
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+▁lumbreras	-47004
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+▁maracaibo	-47008
+▁mcfarland	-47009
+▁metallica	-47010
+▁nathaniel	-47011
+▁naturelle	-47012
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+▁portuaria	-47016
+▁prochecta	-47017
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+▁regresiva	-47020
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+▁remontant	-47022
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+▁soldadura	-47026
+▁solsticio	-47027
+▁something	-47028
+▁sospeitar	-47029
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+▁succedito	-47031
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+▁pradiella	-48384
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+▁vicién	-51153
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+▁vitali	-51155
+▁volver	-51156
+▁vorbei	-51157
+▁winton	-51158
+▁zierzo	-51159
+▁águeda	-51160
+abkhasia	-51161
+adauesca	-51162
+almendra	-51163
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+▁basketacb	-55237
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+▁contrebia	-55256
+▁cotatuero	-55257
+▁defensora	-55258
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+▁temendo	-59358
+▁teofilo	-59359
+▁tetraed	-59360
+▁thissen	-59361
+▁thouars	-59362
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+▁hidraulicas	-60018
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+▁incorporaus	-60020
+▁insistencia	-60021
+▁loriguiella	-60022
+▁lospirineos	-60023
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+}
\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,7 @@
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+  "variant": "word",
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,7 @@
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+}
\ No newline at end of file
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Binary files /dev/null and b/visualizations/embedding_isotropy.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/embedding_norms.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/markov_branching.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/markov_contexts.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/markov_entropy.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/model_sizes.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_coverage.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_entropy.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_perplexity.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_unique.png differ
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--- /dev/null
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--- /dev/null
+++ b/visualizations/position_encoding_comparison.png
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_compression.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_fertility.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_oov.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_total_tokens.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/top20_words.png differ
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--- /dev/null
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Binary files /dev/null and b/visualizations/vocab_freq_dist.png differ
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