diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
index 5128fe6dbab6ef0227c02cffa9ad5350ab6c4dd6..2c13c137350c43f6eb9bb5909fcbdeedaf89ac36 100644
--- a/.gitattributes
+++ b/.gitattributes
@@ -39,3 +39,4 @@ visualizations/position_encoding_comparison.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -t
 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
+visualizations/embedding_tsne_multilingual.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
diff --git a/README.md b/README.md
index b0c043cf679296b5ea24b1498442b90c184248bc..8d00d31975cc8f7bee306f0affe5346765b7e056 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 language: an
-language_name: AN
+language_name: Aragonese
 language_family: romance_iberian
 tags:
   - wikilangs
@@ -10,11 +10,21 @@ tags:
   - n-gram
   - markov
   - wikipedia
+  - feature-extraction
+  - sentence-similarity
+  - tokenization
+  - n-grams
+  - markov-chain
+  - text-mining
+  - fasttext
+  - babelvec
+  - vocabulous
+  - vocabulary
   - monolingual
   - family-romance_iberian
 license: mit
 library_name: wikilangs
-pipeline_tag: feature-extraction
+pipeline_tag: text-generation
 datasets:
   - omarkamali/wikipedia-monthly
 dataset_info:
@@ -23,20 +33,20 @@ dataset_info:
 metrics:
   - name: best_compression_ratio
     type: compression
-    value: 4.267
+    value: 4.275
   - name: best_isotropy
     type: isotropy
-    value: 0.8193
+    value: 0.8230
   - name: vocabulary_size
     type: vocab
     value: 0
 generated: 2026-01-03
 ---
 
-# AN - Wikilangs Models
+# Aragonese - Wikilangs Models
 ## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
 
-This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **AN** Wikipedia data.
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Aragonese** Wikipedia data.
 We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and word embeddings.
 
 ## 📋 Repository Contents
@@ -60,7 +70,7 @@ We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and
 - [3. Markov Chain Evaluation](#3-markov-chain-evaluation)
 - [4. Vocabulary Analysis](#4-vocabulary-analysis)
 - [5. Word Embeddings Evaluation](#5-word-embeddings-evaluation)
-- [6. Morphological Analysis (Experimental)](#6-morphological-analysis)
+- [6. Morphological Analysis (Experimental)](#6--morphological-analysis-experimental)
 - [7. Summary & Recommendations](#7-summary--recommendations)
 - [Metrics Glossary](#appendix-metrics-glossary--interpretation-guide)
 - [Visualizations Index](#visualizations-index)
@@ -80,47 +90,47 @@ We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and
 
 | Vocab Size | Compression | Avg Token Len | UNK Rate | Total Tokens |
 |------------|-------------|---------------|----------|--------------|
-| **8k** | 3.551x | 3.55 | 0.1259% | 1,215,405 |
-| **16k** | 3.845x | 3.85 | 0.1363% | 1,122,403 |
-| **32k** | 4.084x | 4.08 | 0.1448% | 1,056,930 |
-| **64k** | 4.267x 🏆 | 4.27 | 0.1513% | 1,011,533 |
+| **8k** | 3.559x | 3.56 | 0.1247% | 1,207,427 |
+| **16k** | 3.854x | 3.85 | 0.1351% | 1,114,964 |
+| **32k** | 4.092x | 4.09 | 0.1434% | 1,050,138 |
+| **64k** | 4.275x 🏆 | 4.28 | 0.1498% | 1,005,070 |
 
 ### Tokenization Examples
 
 Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
 
-**Sample 1:** `Anyos: - - Decenios: Anyos - Anyos - Anyos Sieglos: Sieglo X - Sieglo XI - Siegl...`
+**Sample 1:** `CA Monzón puet estar: O Centro Atlético Monzón. O Club de Fútbol Atlético de Mon...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁anyos : ▁- ▁- ▁decenios : ▁anyos ▁- ▁anyos ▁- ... (+15 more)` | 25 |
-| 16k | `▁anyos : ▁- ▁- ▁decenios : ▁anyos ▁- ▁anyos ▁- ... (+15 more)` | 25 |
-| 32k | `▁anyos : ▁- ▁- ▁decenios : ▁anyos ▁- ▁anyos ▁- ... (+15 more)` | 25 |
-| 64k | `▁anyos : ▁- ▁- ▁decenios : ▁anyos ▁- ▁anyos ▁- ... (+15 more)` | 25 |
+| 8k | `▁ca ▁monzón ▁puet ▁estar : ▁o ▁centro ▁at lético ▁monzón ... (+10 more)` | 20 |
+| 16k | `▁ca ▁monzón ▁puet ▁estar : ▁o ▁centro ▁atlético ▁monzón . ... (+8 more)` | 18 |
+| 32k | `▁ca ▁monzón ▁puet ▁estar : ▁o ▁centro ▁atlético ▁monzón . ... (+8 more)` | 18 |
+| 64k | `▁ca ▁monzón ▁puet ▁estar : ▁o ▁centro ▁atlético ▁monzón . ... (+8 more)` | 18 |
 
-**Sample 2:** `Lo Buçon (en francés Aubusson) ye una localidat y comuna francesa situada en o d...`
+**Sample 2:** `En ista lista s'incluyen toz os presidents d'o Real Zaragoza dica hue: María Gay...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁lo ▁bu ç on ▁( en ▁francés ▁a ub us ... (+28 more)` | 38 |
-| 16k | `▁lo ▁bu çon ▁( en ▁francés ▁a ub us son ... (+25 more)` | 35 |
-| 32k | `▁lo ▁bu çon ▁( en ▁francés ▁aub us son ) ... (+24 more)` | 34 |
-| 64k | `▁lo ▁bu çon ▁( en ▁francés ▁aub us son ) ... (+22 more)` | 32 |
+| 8k | `▁en ▁ista ▁lista ▁s ' incluy en ▁toz ▁os ▁presid ... (+24 more)` | 34 |
+| 16k | `▁en ▁ista ▁lista ▁s ' incluyen ▁toz ▁os ▁presidents ▁d ... (+22 more)` | 32 |
+| 32k | `▁en ▁ista ▁lista ▁s ' incluyen ▁toz ▁os ▁presidents ▁d ... (+22 more)` | 32 |
+| 64k | `▁en ▁ista ▁lista ▁s ' incluyen ▁toz ▁os ▁presidents ▁d ... (+22 more)` | 32 |
 
-**Sample 3:** `Holzmann ye un lugar d'o municipio de Chieming en o sud-este de Bavera, Alemanya...`
+**Sample 3:** `Roitwalchen ye un lugar d'o municipio de Traunstein en o sud-este de Bavera, Ale...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁hol z mann ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ... (+28 more)` | 38 |
-| 16k | `▁hol z mann ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ... (+28 more)` | 38 |
-| 32k | `▁holz mann ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ▁de ... (+26 more)` | 36 |
-| 64k | `▁holz mann ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ▁de ... (+26 more)` | 36 |
+| 8k | `▁ro it wal chen ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ... (+28 more)` | 38 |
+| 16k | `▁ro it wal chen ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ... (+28 more)` | 38 |
+| 32k | `▁ro it wal chen ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ... (+28 more)` | 38 |
+| 64k | `▁ro it walchen ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ... (+27 more)` | 37 |
 
 
 ### Key Findings
 
-- **Best Compression:** 64k achieves 4.267x compression
-- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1259% unknown tokens
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.275x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1247% unknown tokens
 - **Trade-off:** Larger vocabularies improve compression but increase model size
 - **Recommendation:** 32k vocabulary provides optimal balance for production use
 
@@ -137,12 +147,14 @@ Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
 
 | N-gram | Variant | Perplexity | Entropy | Unique N-grams | Top-100 Coverage | Top-1000 Coverage |
 |--------|---------|------------|---------|----------------|------------------|-------------------|
-| **2-gram** | Word | 25,531 | 14.64 | 231,538 | 16.8% | 37.4% |
-| **2-gram** | Subword | 258 🏆 | 8.01 | 7,000 | 68.7% | 99.3% |
-| **3-gram** | Word | 86,752 | 16.40 | 456,958 | 8.4% | 23.0% |
-| **3-gram** | Subword | 2,153 | 11.07 | 52,839 | 25.8% | 73.4% |
-| **4-gram** | Word | 208,198 | 17.67 | 890,645 | 6.8% | 17.2% |
-| **4-gram** | Subword | 12,189 | 13.57 | 289,840 | 12.6% | 39.7% |
+| **2-gram** | Word | 25,712 | 14.65 | 233,669 | 16.7% | 37.4% |
+| **2-gram** | Subword | 257 🏆 | 8.01 | 7,000 | 68.7% | 99.3% |
+| **3-gram** | Word | 87,357 | 16.41 | 461,562 | 8.3% | 23.0% |
+| **3-gram** | Subword | 2,151 | 11.07 | 52,727 | 25.8% | 73.4% |
+| **4-gram** | Word | 209,676 | 17.68 | 900,576 | 6.8% | 17.2% |
+| **4-gram** | Subword | 12,170 | 13.57 | 289,768 | 12.6% | 39.7% |
+| **5-gram** | Word | 208,007 | 17.67 | 773,213 | 6.3% | 16.4% |
+| **5-gram** | Subword | 46,669 | 15.51 | 901,225 | 7.3% | 25.5% |
 
 ### Top 5 N-grams by Size
 
@@ -150,68 +162,88 @@ Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `d a` | 106,922 |
-| 2 | `d o` | 105,903 |
-| 3 | `en a` | 60,539 |
-| 4 | `en o` | 45,891 |
-| 5 | `de l` | 37,271 |
+| 1 | `d a` | 107,208 |
+| 2 | `d o` | 106,261 |
+| 3 | `en a` | 60,798 |
+| 4 | `en o` | 45,519 |
+| 5 | `de l` | 37,458 |
 
 **3-grams (Word):**
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `a provincia de` | 17,407 |
-| 2 | `d a provincia` | 13,389 |
-| 3 | `una superficie de` | 12,709 |
-| 4 | `suya población ye` | 12,409 |
-| 5 | `población ye de` | 12,354 |
+| 1 | `a provincia de` | 17,480 |
+| 2 | `d a provincia` | 13,447 |
+| 3 | `una superficie de` | 12,736 |
+| 4 | `suya población ye` | 12,405 |
+| 5 | `en una superficie` | 12,352 |
 
 **4-grams (Word):**
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `suya población ye de` | 12,288 |
-| 2 | `en una superficie de` | 12,121 |
-| 3 | `d a provincia de` | 12,081 |
-| 4 | `habitants en una superficie` | 11,267 |
+| 1 | `suya población ye de` | 12,284 |
+| 2 | `en una superficie de` | 12,148 |
+| 3 | `d a provincia de` | 12,141 |
+| 4 | `habitants en una superficie` | 11,275 |
 | 5 | `a suya población ye` | 11,250 |
 
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `a suya población ye de` | 11,136 |
+| 2 | `habitants en una superficie de` | 11,095 |
+| 3 | `una densidat de población de` | 10,633 |
+| 4 | `km con una densidat de` | 7,736 |
+| 5 | `con una densidat de población` | 7,674 |
+
 **2-grams (Subword):**
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `a _` | 1,856,533 |
-| 2 | `_ d` | 1,594,808 |
-| 3 | `e _` | 1,531,455 |
-| 4 | `s _` | 1,293,859 |
-| 5 | `n _` | 1,201,430 |
+| 1 | `a _` | 1,873,392 |
+| 2 | `_ d` | 1,605,638 |
+| 3 | `e _` | 1,544,207 |
+| 4 | `s _` | 1,309,585 |
+| 5 | `n _` | 1,215,896 |
 
 **3-grams (Subword):**
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `_ d e` | 886,389 |
-| 2 | `d e _` | 768,800 |
-| 3 | `_ d '` | 488,988 |
-| 4 | `e n _` | 472,591 |
-| 5 | `_ e n` | 449,047 |
+| 1 | `_ d e` | 891,253 |
+| 2 | `d e _` | 772,067 |
+| 3 | `_ d '` | 491,537 |
+| 4 | `e n _` | 478,088 |
+| 5 | `_ e n` | 454,282 |
 
 **4-grams (Subword):**
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `_ d e _` | 734,534 |
-| 2 | `_ e n _` | 392,856 |
-| 3 | `_ d ' a` | 233,826 |
-| 4 | `a _ d e` | 183,991 |
-| 5 | `_ c o n` | 176,849 |
+| 1 | `_ d e _` | 737,370 |
+| 2 | `_ e n _` | 397,348 |
+| 3 | `_ d ' a` | 234,868 |
+| 4 | `a _ d e` | 184,900 |
+| 5 | `_ c o n` | 179,093 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `a _ d e _` | 147,074 |
+| 2 | `_ q u e _` | 125,472 |
+| 3 | `c i ó n _` | 124,436 |
+| 4 | `o _ d e _` | 123,146 |
+| 5 | `_ d ' a _` | 106,742 |
 
 
 ### Key Findings
 
-- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 258
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 257
 - **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
-- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~40% of corpus
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~25% of corpus
 - **Recommendation:** 4-gram or 5-gram for best predictive performance
 
 ---
@@ -227,14 +259,14 @@ Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
 
 | Context | Variant | Avg Entropy | Perplexity | Branching Factor | Unique Contexts | Predictability |
 |---------|---------|-------------|------------|------------------|-----------------|----------------|
-| **1** | Word | 0.9747 | 1.965 | 7.58 | 367,064 | 2.5% |
-| **1** | Subword | 0.7827 | 1.720 | 5.89 | 3,499 | 21.7% |
-| **2** | Word | 0.3412 | 1.267 | 2.01 | 2,775,765 | 65.9% |
-| **2** | Subword | 0.8316 | 1.780 | 5.33 | 20,583 | 16.8% |
-| **3** | Word | 0.1546 | 1.113 | 1.33 | 5,573,548 | 84.5% |
-| **3** | Subword | 0.7758 | 1.712 | 4.33 | 109,746 | 22.4% |
-| **4** | Word | 0.0738 🏆 | 1.052 | 1.14 | 7,417,165 | 92.6% |
-| **4** | Subword | 0.7143 | 1.641 | 3.37 | 474,426 | 28.6% |
+| **1** | Word | 0.9753 | 1.966 | 7.59 | 368,549 | 2.5% |
+| **1** | Subword | 0.7834 | 1.721 | 5.75 | 3,672 | 21.7% |
+| **2** | Word | 0.3415 | 1.267 | 2.01 | 2,791,626 | 65.9% |
+| **2** | Subword | 0.8176 | 1.763 | 5.23 | 21,123 | 18.2% |
+| **3** | Word | 0.1548 | 1.113 | 1.33 | 5,610,004 | 84.5% |
+| **3** | Subword | 0.7695 | 1.705 | 4.30 | 110,486 | 23.0% |
+| **4** | Word | 0.0739 🏆 | 1.053 | 1.14 | 7,469,366 | 92.6% |
+| **4** | Subword | 0.7129 | 1.639 | 3.37 | 474,961 | 28.7% |
 
 ### Generated Text Samples (Word-based)
 
@@ -242,27 +274,27 @@ Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
 
 **Context Size 1:**
 
-1. `de barcelona cuan obtiene un municipio espanyol o suyo segundo punto alchido d o brien moore`
-2. `d a z vs üü alto penedés información de chunio de argañán a camera a population`
-3. `a risilleta a suya identidat y bi ha una economía como dancing in europe bbc d`
+1. `de gúdar s j simpson cyril cusack georgi parvanov con a comarca d o mesmo significau`
+2. `d a fundación d o comité d abril linear 8 d ixe paisache pocino de marzo`
+3. `a circuscripción de linkedin pachina web autualment no la provincia de bixuteria fina cappa producti...`
 
 **Context Size 2:**
 
-1. `d a provincia de barcelona iste matrimonio naixoron 2 fillas a on a hansa montó as suyas`
-2. `d o far west anexionando muitos territorios que componeban a corona d aragón que explicitament denom...`
-3. `en a suya población ye de 643 habitants en una superficie de 16 01 491 teruel torralba`
+1. `d a provincia de beneviento 2 071 m o río xalón y provincia de zaragoza y atros`
+2. `d o poro nucleyar afi komˈple k so di ˈi ˈpoɾo nuˈkliar ye per propio cualsiquier craba`
+3. `en a pachina web oficial la procedencia d os mes aptos os caracters comuns con atras posesions`
 
 **Context Size 3:**
 
-1. `a provincia de uesca d as penyas de riglos solano n 42 27 29 21 e 0 27`
-2. `d a provincia de zaragoza en la suya part d o conchunto d o sud con a huerta`
-3. `una superficie de 88 4 km y una densidat de población de 10 44 hab km cifras oficiales`
+1. `a provincia de teruel comarca d a chacetania ye una d as prencipals actrices d o teatro y`
+2. `d a provincia de castellón de la plana alta la suya población ye de 651 habitants en germany`
+3. `una superficie de 62 99 km con una densidat de población de 8 hab km en ista localidat`
 
 **Context Size 4:**
 
-1. `suya población ye de en una superficie de 20 1 km y una densidat de población de 5 24`
-2. `en una superficie de 82 09 km con una densidat d hab km cheografía a localidat de gonnosnò ye`
-3. `d a provincia de chirona y partiu chudicial de teruel catálogo de pueblos y municipios de aragón est...`
+1. `suya población ye de 100 habitants en una superficie de 9 77 km con una densidat de población de`
+2. `en una superficie de 13 70 km con una densidat de población de 29 15 hab km cheografía a`
+3. `d a provincia de cordoba ta atros usos se veiga o caire desambigación o caire u simplamnet caire الق...`
 
 
 ### Generated Text Samples (Subword-based)
@@ -271,34 +303,34 @@ Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
 
 **Context Size 1:**
 
-1. `_ptonena_le_a_ev`
-2. `atarro_d'a_erra.`
-3. `e_ula_coril._qus`
+1. `_e_ra_ce_aren_pi`
+2. `al._iargo_rennye`
+3. `ebalobalo,_opo_c`
 
 **Context Size 2:**
 
-1. `a_forangacia_ingà`
-2. `_de_le_d'isten_co`
-3. `e_ye_suff_una_fes`
+1. `a_cominelde_al_de`
+2. `_d'a_s'esmarroixe`
+3. `e_au_gottorioními`
 
 **Context Size 3:**
 
-1. `_de_barrisor_intas`
-2. `de_a_prencias)._th`
-3. `_d'a_latín_a_lo_si`
+1. `_de_papezina_creye`
+2. `de_heyemios_poblac`
+3. `_d'africa_de_mayo»`
 
 **Context Size 4:**
 
-1. `_de_l'animent_y_pol`
-2. `_en_tiembre_de_davi`
-3. `_d'a_por_o_nuesta_y`
+1. `_de_l'anyos._ye_reg`
+2. `_en_la_menclaude._v`
+3. `_d'africantón_de_se`
 
 
 ### Key Findings
 
 - **Best Predictability:** Context-4 (word) with 92.6% predictability
 - **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
-- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (474,426 contexts)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (474,961 contexts)
 - **Recommendation:** Context-3 or Context-4 for text generation
 
 ---
@@ -314,64 +346,64 @@ Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
 
 | Metric | Value |
 |--------|-------|
-| Vocabulary Size | 182,961 |
-| Total Tokens | 11,551,476 |
-| Mean Frequency | 63.14 |
+| Vocabulary Size | 183,928 |
+| Total Tokens | 11,661,736 |
+| Mean Frequency | 63.40 |
 | Median Frequency | 4 |
-| Frequency Std Dev | 2812.87 |
+| Frequency Std Dev | 2823.00 |
 
 ### Most Common Words
 
 | Rank | Word | Frequency |
 |------|------|-----------|
-| 1 | de | 738,428 |
-| 2 | d | 494,628 |
-| 3 | a | 437,762 |
-| 4 | en | 406,259 |
-| 5 | o | 301,745 |
-| 6 | y | 244,743 |
-| 7 | que | 126,444 |
-| 8 | l | 109,014 |
-| 9 | ye | 108,632 |
-| 10 | una | 104,144 |
+| 1 | de | 741,521 |
+| 2 | d | 497,145 |
+| 3 | a | 440,622 |
+| 4 | en | 410,893 |
+| 5 | o | 301,627 |
+| 6 | y | 247,568 |
+| 7 | que | 127,976 |
+| 8 | l | 109,848 |
+| 9 | ye | 109,774 |
+| 10 | una | 105,502 |
 
 ### Least Common Words (from vocabulary)
 
 | Rank | Word | Frequency |
 |------|------|-----------|
-| 1 | koftinoff | 2 |
-| 2 | landlocked | 2 |
-| 3 | hamidi | 2 |
-| 4 | tangy | 2 |
-| 5 | sélignac | 2 |
-| 6 | cômene | 2 |
-| 7 | varneton | 2 |
-| 8 | mackelway | 2 |
-| 9 | wigutow | 2 |
-| 10 | críspulo | 2 |
+| 1 | beljakova | 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 | 1.0685 |
-| R² (Goodness of Fit) | 0.998276 |
+| Zipf Coefficient | 1.0690 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.998251 |
 | Adherence Quality | **excellent** |
 
 ### Coverage Analysis
 
 | Top N Words | Coverage |
 |-------------|----------|
-| Top 100 | 44.9% |
-| Top 1,000 | 66.9% |
+| Top 100 | 44.8% |
+| Top 1,000 | 66.8% |
 | Top 5,000 | 80.7% |
 | Top 10,000 | 85.9% |
 
 ### Key Findings
 
 - **Zipf Compliance:** R²=0.9983 indicates excellent adherence to Zipf's law
-- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 44.9% of corpus
-- **Long Tail:** 172,961 words needed for remaining 14.1% coverage
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 44.8% of corpus
+- **Long Tail:** 173,928 words needed for remaining 14.1% coverage
 
 ---
 ## 5. Word Embeddings Evaluation
@@ -387,37 +419,40 @@ Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
 
 ### 5.1 Cross-Lingual Alignment
 
-> *Note: Multilingual alignment visualization not available for this language.*
+![Alignment Quality](visualizations/embedding_alignment_quality.png)
+
+![Multilingual t-SNE](visualizations/embedding_tsne_multilingual.png)
 
 
 ### 5.2 Model Comparison
 
 | Model | Dimension | Isotropy | Semantic Density | Alignment R@1 | Alignment R@10 |
 |-------|-----------|----------|------------------|---------------|----------------|
-| **mono_32d** | 32 | 0.8177 | 0.3514 | N/A | N/A |
-| **mono_64d** | 64 | 0.8193 🏆 | 0.2716 | N/A | N/A |
-| **mono_128d** | 128 | 0.8061 | 0.2141 | N/A | N/A |
+| **mono_32d** | 32 | 0.8202 | 0.3403 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.8230 🏆 | 0.2693 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.8049 | 0.2129 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.8202 | 0.3495 | 0.1580 | 0.5000 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.8230 | 0.2690 | 0.2540 | 0.6280 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.8049 | 0.2090 | 0.3720 | 0.7380 |
 
 ### Key Findings
 
-- **Best Isotropy:** mono_64d with 0.8193 (more uniform distribution)
-- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2790. Lower values indicate better semantic separation.
-- **Alignment Quality:** No aligned models evaluated in this run.
+- **Best Isotropy:** mono_64d with 0.8230 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2750. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 37.2% R@1 in cross-lingual retrieval.
 - **Recommendation:** 128d aligned for best cross-lingual performance
 
 ---
 ## 6.  Morphological Analysis (Experimental)
 
-> ⚠️ **Warning:** This language shows low morphological productivity. The statistical signals used for this analysis may be noisy or less reliable than for morphologically rich languages.
-
 This section presents an automated morphological analysis derived from the statistical divergence between word-level and subword-level models. By analyzing where subword predictability spikes and where word-level coverage fails, we can infer linguistic structures without supervised data.
 
 ### 6.1 Productivity & Complexity
 
 | Metric | Value | Interpretation | Recommendation |
 |--------|-------|----------------|----------------|
-| Productivity Index | **0.000** | Low morphological productivity | ⚠️ Likely unreliable |
-| Idiomaticity Gap | **-1.000** | Low formulaic content | - |
+| Productivity Index | **5.000** | High morphological productivity | Reliable analysis |
+| Idiomaticity Gap | **-0.358** | Low formulaic content | - |
 
 ### 6.2 Affix Inventory (Productive Units)
 
@@ -426,19 +461,19 @@ These are the most productive prefixes and suffixes identified by sampling the v
 #### Productive Prefixes
 | Prefix | Examples |
 |--------|----------|
-| `-co` | colleges, consagratos, consumible |
-| `-ca` | camelot, caldero, cabellera |
-| `-ma` | mardy, manaba, maeztu |
+| `-co` | comuni, concebitas, complices |
+| `-ca` | cassovia, cazadors, castieillo |
+| `-ma` | macromutacions, mariahilfkirche, maree |
+| `-re` | restauro, reumert, recomendable |
 
 #### Productive Suffixes
 | Suffix | Examples |
 |--------|----------|
-| `-s` | peraleios, noveciercos, engueradas |
-| `-a` | gina, pátria, aquileya |
-| `-as` | engueradas, febas, alimentadas |
-| `-os` | peraleios, noveciercos, consagratos |
-| `-an` | reflectan, goodman, recolectan |
-| `-es` | detalles, colleges, valses |
+| `-s` | viescas, tomus, biggs |
+| `-a` | abaurrepea, telangana, actuaba |
+| `-as` | viescas, medas, rallatas |
+| `-os` | vientos, rasos, tecnolochicos |
+| `-es` | phoenicopteriformes, gabes, bolcheviques |
 
 ### 6.3 Bound Stems (Lexical Roots)
 
@@ -446,18 +481,18 @@ Bound stems are high-frequency subword units that are semantically cohesive but
 
 | Stem | Cohesion | Substitutability | Examples |
 |------|----------|------------------|----------|
-| `ento` | 1.86x | 126 contexts | lento, rento, vento |
-| `cion` | 1.91x | 110 contexts | scion, nacion, accion |
-| `ient` | 1.67x | 177 contexts | aient, dient, oient |
-| `rago` | 2.01x | 59 contexts | ragot, drago, crago |
-| `ranc` | 1.63x | 140 contexts | ranch, rancó, rance |
-| `enci` | 1.55x | 164 contexts | encia, renci, venciu |
-| `laci` | 2.02x | 49 contexts | lacio, glacio, placid |
-| `nter` | 1.55x | 144 contexts | anter, unter, enter |
-| `obla` | 1.85x | 56 contexts | pobla, dobla, robla |
-| `renc` | 1.66x | 81 contexts | arenc, renci, rencor |
-| `ació` | 1.87x | 47 contexts | ación, nació, fació |
-| `mbre` | 1.66x | 75 contexts | ambre, ombre, mbret |
+| `ento` | 1.72x | 126 contexts | rento, gento, sento |
+| `rago` | 2.03x | 58 contexts | crago, drago, ragot |
+| `ranc` | 1.60x | 141 contexts | rancó, ranch, rance |
+| `enci` | 1.55x | 164 contexts | renci, encia, encies |
+| `obla` | 1.95x | 56 contexts | nobla, robla, pobla |
+| `renc` | 1.77x | 82 contexts | renci, arenc, wrench |
+| `ació` | 2.02x | 47 contexts | nació, fació, ación |
+| `ient` | 1.50x | 176 contexts | oient, cient, aient |
+| `nter` | 1.55x | 146 contexts | anter, enter, unter |
+| `cion` | 1.56x | 110 contexts | scion, accion, nacion |
+| `ncia` | 1.69x | 61 contexts | encia, uncia, oencia |
+| `mbre` | 1.55x | 75 contexts | mbret, ambre, umbre |
 
 ### 6.4 Affix Compatibility (Co-occurrence)
 
@@ -465,16 +500,16 @@ This table shows which prefixes and suffixes most frequently co-occur on the sam
 
 | Prefix | Suffix | Frequency | Examples |
 |--------|--------|-----------|----------|
-| `-co` | `-s` | 61 words | conformes, columbus |
-| `-co` | `-a` | 58 words | comunicaba, conservata |
-| `-ca` | `-s` | 54 words | caseilles, cavalls |
-| `-ca` | `-a` | 46 words | carezza, carabaza |
-| `-ma` | `-a` | 38 words | maquinista, mavumengwana |
-| `-ma` | `-s` | 31 words | mamuts, mads |
-| `-ca` | `-as` | 17 words | carpaticas, castanyas |
-| `-co` | `-as` | 16 words | conillas, coladas |
-| `-ca` | `-os` | 12 words | carpos, capuzamientos |
-| `-co` | `-es` | 11 words | conformes, contimparables |
+| `-ca` | `-s` | 64 words | cavens, cabaixos |
+| `-co` | `-s` | 62 words | conejares, concordias |
+| `-co` | `-a` | 57 words | condeixa, cogota |
+| `-ma` | `-s` | 52 words | manganés, manus |
+| `-ca` | `-a` | 44 words | camberra, carola |
+| `-re` | `-s` | 33 words | relationships, refusadas |
+| `-re` | `-a` | 26 words | representa, relacionada |
+| `-ma` | `-a` | 23 words | maganza, magalona |
+| `-co` | `-as` | 19 words | concordias, contadas |
+| `-ca` | `-os` | 16 words | cabaixos, calibos |
 
 ### 6.5 Recursive Morpheme Segmentation
 
@@ -482,26 +517,26 @@ Using **Recursive Hierarchical Substitutability**, we decompose complex words in
 
 | Word | Suggested Split | Confidence | Stem |
 |------|-----------------|------------|------|
-| roncaleses | **`roncal-es-es`** | 6.0 | `roncal` |
-| coinciden | **`co-inciden`** | 4.5 | `inciden` |
-| processos | **`process-os`** | 4.5 | `process` |
-| productoras | **`productor-as`** | 4.5 | `productor` |
-| cobianchi | **`co-bianchi`** | 4.5 | `bianchi` |
-| elefantes | **`elefant-es`** | 4.5 | `elefant` |
-| musicales | **`musical-es`** | 4.5 | `musical` |
-| capelleta | **`ca-pelleta`** | 4.5 | `pelleta` |
-| lumerosas | **`lumer-os-as`** | 3.0 | `lumer` |
-| cantalojas | **`ca-ntaloj-as`** | 3.0 | `ntaloj` |
-| confiscatos | **`co-nfiscat-os`** | 3.0 | `nfiscat` |
-| concentraban | **`co-ncentrab-an`** | 3.0 | `ncentrab` |
-| cavanilles | **`ca-vanill-es`** | 3.0 | `vanill` |
-| aldeyanos | **`aldey-an-os`** | 3.0 | `aldey` |
-| cascavillos | **`ca-scavill-os`** | 3.0 | `scavill` |
+| lombardes | **`lombard-es`** | 4.5 | `lombard` |
+| fanaticos | **`fanatic-os`** | 4.5 | `fanatic` |
+| retransmite | **`re-transmite`** | 4.5 | `transmite` |
+| dimitrios | **`dimitri-os`** | 4.5 | `dimitri` |
+| terroristas | **`terrorist-as`** | 4.5 | `terrorist` |
+| normandas | **`normand-as`** | 4.5 | `normand` |
+| castellan | **`ca-stellan`** | 4.5 | `stellan` |
+| coorganización | **`co-organización`** | 4.5 | `organización` |
+| tortosinas | **`tortosin-as`** | 4.5 | `tortosin` |
+| reportaje | **`re-portaje`** | 4.5 | `portaje` |
+| requiestas | **`re-quiest-as`** | 3.0 | `quiest` |
+| consumitos | **`co-nsumit-os`** | 3.0 | `nsumit` |
+| califatos | **`ca-lifat-os`** | 3.0 | `lifat` |
+| conservamos | **`co-nservam-os`** | 3.0 | `nservam` |
+| colonizatos | **`co-lonizat-os`** | 3.0 | `lonizat` |
 
 ### 6.6 Linguistic Interpretation
 
 > **Automated Insight:**
-The language AN appears to be more isolating or has a highly fixed vocabulary. Word-level models perform nearly as well as subword models, indicating fewer productive morphological processes.
+The language Aragonese shows high morphological productivity. The subword models are significantly more efficient than word models, suggesting a rich system of affixation or compounding.
 
 ---
 ## 7. Summary & Recommendations
@@ -512,8 +547,8 @@ The language AN appears to be more isolating or has a highly fixed vocabulary. W
 
 | Component | Recommended | Rationale |
 |-----------|-------------|-----------|
-| Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (4.27x) |
-| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (258) |
+| Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (4.28x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (257) |
 | Markov | **Context-4** | Highest predictability (92.6%) |
 | Embeddings | **100d** | Balanced semantic capture and isotropy |
 
@@ -728,4 +763,4 @@ MIT License - Free for academic and commercial use.
 ---
 *Generated by Wikilangs Models Pipeline*
 
-*Report Date: 2026-01-03 05:38:36*
+*Report Date: 2026-01-03 14:50:06*
diff --git a/models/embeddings/aligned/an_128d.bin b/models/embeddings/aligned/an_128d.bin
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c3ea50094d1cf95dc2ed48bd478b41dc77fd1352
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_128d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:5fd4098fa2ab7a020113c01a17200837ba8ac73638e61c8edb659c85aaef93fc
+size 1149568062
diff --git a/models/embeddings/aligned/an_128d.meta.json b/models/embeddings/aligned/an_128d.meta.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4d13309a05d1ef763b4763a21a8b91dbdc74bf92
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "an", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cd99fd2982f86d44f39d6905f1bab4d510cd2a435654c9497853d449b81da158
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+  "language": "an",
+  "dimension": 128,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 46611,
+  "vocab_size": 120553
+}
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_32d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8162f33f0e10366ed7d3fdfb8fa216d05dbd6d4a16b2198859372aa289d98b14
+size 288983358
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_32d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "an", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_32d.projection.npy
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:353d511257321af48a3269657d78455f93120c5fcf17d70f5f3b6de72a95f856
+size 4224
diff --git a/models/embeddings/aligned/an_32d_metadata.json b/models/embeddings/aligned/an_32d_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..37e36a01d7a232a863bcbd80d9de7bf68c888f0a
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_32d_metadata.json
@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+  "language": "an",
+  "dimension": 32,
+  "version": "aligned",
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+  "seed_vocab_size": 46611,
+  "vocab_size": 120553
+}
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_64d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:95a4be660051d6fcd8c79a595fd6237cd7f54790bfab31f65b7a8f9c2533a8e2
+size 575844926
diff --git a/models/embeddings/aligned/an_64d.meta.json b/models/embeddings/aligned/an_64d.meta.json
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_64d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "an", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/aligned/an_64d.projection.npy b/models/embeddings/aligned/an_64d.projection.npy
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..323178f178cbe487239a9263eec450f95e530ae6
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_64d.projection.npy
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0a69faaf2fde42a4fb0c85609a8ab9ff29cffe1093a3932f0aa3d238f32d74f9
+size 16512
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/aligned/an_64d_metadata.json
@@ -0,0 +1,8 @@
+{
+  "language": "an",
+  "dimension": 64,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 46611,
+  "vocab_size": 120553
+}
\ 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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\ 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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 }
\ No newline at end of file
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 }
\ No newline at end of file
diff --git a/models/subword_ngram/an_4gram_subword.parquet b/models/subword_ngram/an_4gram_subword.parquet
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 }
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..51c3bfff3e315ebfa50e71e06b90b7b59673dd4f
--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/an_5gram_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "n": 5,
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+  "language": "an",
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+  "total_ngrams": 69659591
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/tokenizer/an_tokenizer_16k.model b/models/tokenizer/an_tokenizer_16k.model
index b386257cc73551b25e41638bea8434d3f80e383c..4dc71987e9deaf6fb72d36ce5b214549b046084d 100644
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+++ b/models/tokenizer/an_tokenizer_16k.model
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:7e6718ee086df807a9b8e62706d7c765c76896efe91b3e0c87de4d756afbca43
-size 511370
+oid sha256:be4e4495dd91b35e24a5508fe0c746604c258fa5e24d680caa9984c3edca42a6
+size 511374
diff --git a/models/tokenizer/an_tokenizer_16k.vocab b/models/tokenizer/an_tokenizer_16k.vocab
index 82bf3f50dcd6422cd6d9271d0a04661245fec0b3..3ae7f8111548acc681a873ee24c3db699600de99 100644
--- a/models/tokenizer/an_tokenizer_16k.vocab
+++ b/models/tokenizer/an_tokenizer_16k.vocab
@@ -63,14 +63,14 @@ que	-57
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@@ -89,15912 +89,15912 @@ do	-83
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-▁imachen	-5861
-▁nombrau	-5862
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+▁churis	-10493
+▁cuarto	-10494
+▁decora	-10495
+▁gasòst	-10496
+▁prince	-10497
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+ficament	-10499
+▁coronel	-10500
+▁cuentos	-10501
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 interpreta	-11109
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-▁reconoiximiento	-11188
-▁;	-11189
-iola	-11190
-teur	-11191
-tton	-11192
-vara	-11193
-▁ein	-11194
-▁ens	-11195
-▁tob	-11196
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+▁lazaga	-13417
+▁recibi	-13418
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+▁supera	-13420
+▁trenta	-13421
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-govia	-2702
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-▁patrimon	-7921
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-berdún	-18378
-cellas	-18379
-centro	-18380
-dreita	-18381
-finals	-18382
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-gregor	-18384
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-atención	-18467
-extiende	-18468
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-.«	-31542
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+▁liberación	-16277
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+▁pyrenaica	-18368
+▁realizada	-18369
+▁villarejo	-18370
+dosenhuesca	-18371
+▁cartachena	-18372
+▁chustament	-18373
+▁coronación	-18374
+▁fortificau	-18375
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+▁evolutivo	-25973
+▁hierarchy	-25974
+▁humanista	-25975
+▁instancia	-25976
+▁lucientes	-25977
+▁mackenzie	-25978
+▁minerales	-25979
+▁monastica	-25980
+▁obtención	-25981
+▁paralelos	-25982
+▁preminger	-25983
+▁presentau	-25984
+▁presoners	-25985
+▁recuerdos	-25986
+▁romanicos	-25987
+▁suficient	-25988
+▁actualidat	-25989
+▁caballeros	-25990
+▁citoplasma	-25991
+▁concellera	-25992
+▁conquieren	-25993
+▁corrupción	-25994
+▁debantdito	-25995
+▁echeverría	-25996
+▁escribiban	-25997
+▁guarnición	-25998
+▁indicativo	-25999
+▁mendizábal	-26000
+▁musulmanas	-26001
+▁percepción	-26002
+▁procesions	-26003
+▁psiquiatra	-26004
+▁puègbonieu	-26005
+▁reconoixió	-26006
+▁tecnyconta	-26007
+▁villacampa	-26008
+▁actualizato	-26009
+▁anarquistas	-26010
+▁atmosferica	-26011
+▁chamberlain	-26012
+▁demografico	-26013
+▁estadistica	-26014
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-▁monas	-7100
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-▁placid	-32952
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-▁constituito	-34349
-▁construitos	-34350
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-▁teen	-38458
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-▁vincula	-39119
-▁vistula	-39120
-▁weasley	-39121
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-▁zapatos	-39123
-absorción	-39124
-adverbial	-39125
-alexandre	-39126
-anglesola	-39127
-antipasau	-39128
-argenteus	-39129
-auditorio	-39130
-cambridge	-39131
-ecretario	-39132
-entremont	-39133
-ferencias	-39134
-lauragais	-39135
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-▁acadèmia	-39138
-▁acceptan	-39139
-▁acceptau	-39140
-▁acronimo	-39141
-▁adquiere	-39142
-▁aglutina	-39143
-▁alborche	-39144
-▁almirant	-39145
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-▁aplicato	-39147
-▁aprebada	-39148
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-▁sobrebuenas	-49370
-▁substantiva	-49371
-▁subterranio	-49372
-▁terradillos	-49373
-▁topografico	-49374
-▁tordesillas	-49375
-▁valderaduey	-49376
-▁ventilación	-49377
-▁villalpardo	-49378
-▁villamalefa	-49379
-▁adversativas	-49380
-▁alimentarias	-49381
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-▁aproveitoron	-49383
-▁cabronciello	-49384
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-▁cheometricos	-49386
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-▁consistorial	-49388
-▁consolidated	-49389
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-▁contemporary	-49392
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-▁destruccions	-49395
-▁emparentadas	-49396
-▁empecipioron	-49397
-▁exteriorment	-49398
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-▁hocharagones	-49400
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-▁indumentaria	-49402
-▁intencionada	-49403
-▁kaliningrado	-49404
-▁kriegsmarine	-49405
-▁mayordombres	-49406
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-▁montgaillard	-49409
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-▁periglosidat	-49412
-▁pfaffenhofen	-49413
-▁polisportiva	-49414
-▁predominando	-49415
-▁preliterario	-49416
-▁psicolochica	-49417
-▁remontaderas	-49418
-▁reutilizable	-49419
-▁ribagorzanas	-49420
-▁sedimentoron	-49421
-▁silvicultura	-49422
-▁sobrarbencos	-49423
-▁wittgenstein	-49424
-▁buntsandstein	-49425
-▁carateristica	-49426
-▁castelldefels	-49427
-▁castellterçol	-49428
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-▁constituyoron	-49430
-▁constructivas	-49431
-▁cuatrefuellas	-49432
-▁desembolicaus	-49433
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-▁aramburo	-58276
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-▁arbuckle	-58278
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-▁ilkhanato	-58830
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-▁including	-58834
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-▁incoativo	-58837
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-▁incorporó	-58839
-▁indispens	-58840
-▁inducción	-58841
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-▁informals	-58843
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-▁instalada	-58845
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-▁israelina	-58849
-▁jablanica	-58850
-▁johansson	-58851
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-▁kasserine	-58853
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-▁legalidat	-58857
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-▁lycioides	-58859
-▁macdowell	-58860
-▁macgregor	-58861
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-▁magmatica	-58863
-▁magnetita	-58864
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-▁mariposas	-58866
-▁matullera	-58867
-▁mayuscula	-58868
-▁mccormack	-58869
-▁messenger	-58870
-▁metonimia	-58871
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-▁minimizar	-58873
-▁miralpeix	-58874
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-▁korta	-60992
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+▁fabricas	-14285
+▁leopoldo	-14286
+▁trinidat	-14287
+▁abundants	-14288
+▁almudévar	-14289
+▁emplegaus	-14290
+▁gcatholic	-14291
+▁mecanismo	-14292
+▁restrinch	-14293
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+▁budismo	-20543
+▁collara	-20544
+▁colonos	-20545
+▁demarca	-20546
+▁derecho	-20547
+▁donetsk	-20548
+▁dragons	-20549
+▁enamora	-20550
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+▁fondada	-20552
+▁granger	-20553
+▁griegas	-20554
+▁lanacha	-20555
+▁levante	-20556
+▁liguria	-20557
+▁marilyn	-20558
+▁marinas	-20559
+▁medicos	-20560
+▁münster	-20561
+▁seisena	-20562
+▁sequera	-20563
+▁similar	-20564
+▁simpson	-20565
+▁supremo	-20566
+▁tensino	-20567
+▁urbanas	-20568
+▁valleta	-20569
+▁villena	-20570
+▁violant	-20571
+habsburgo	-20572
+homenache	-20573
+▁barberán	-20574
+▁bodiello	-20575
+▁calaceit	-20576
+▁capellán	-20577
+▁cartuixa	-20578
+▁charrato	-20579
+▁clarmont	-20580
+▁conchuga	-20581
+▁dedicada	-20582
+▁defensor	-20583
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+▁compromiso	-21271
+▁deseparaus	-21272
+▁distinguen	-21273
+▁fahrenheit	-21274
+▁intensidat	-21275
+▁rutherford	-21276
+▁sobrevivir	-21277
+▁toponímico	-21278
+▁venezolana	-21279
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+▁polje	-27514
+▁polpa	-27515
+▁posan	-27516
+▁prous	-27517
+▁purna	-27518
+▁regal	-27519
+▁reine	-27520
+▁rubió	-27521
+▁salob	-27522
+▁shear	-27523
+▁style	-27524
+▁suert	-27525
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+▁parasitos	-31649
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+▁bombarders	-31669
+▁boquinyeni	-31670
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+▁cubillo	-32343
+▁cutiana	-32344
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+▁crímens	-48779
+▁crítico	-48780
+▁declive	-48781
+▁delaney	-48782
+▁derecha	-48783
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+▁desiche	-48785
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+▁dickens	-48790
+▁disapar	-48791
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+▁emitida	-48797
+▁encaixa	-48798
+▁enteras	-48799
+▁enteros	-48800
+▁enterra	-48801
+▁entrata	-48802
+▁eoghain	-48803
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+▁escrich	-48807
+▁escuaín	-48808
+▁espades	-48809
+▁espardi	-48810
+▁espatas	-48811
+▁espinar	-48812
+▁espinof	-48813
+▁eternal	-48814
+▁eufemia	-48815
+▁exitoso	-48816
+▁falcons	-48817
+▁faroles	-48818
+▁fatimís	-48819
+▁fayette	-48820
+▁fazenda	-48821
+▁felinae	-48822
+▁fenicia	-48823
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+▁flaiano	-48825
+▁florata	-48826
+▁fluyito	-48827
+▁fondons	-48828
+▁fregona	-48829
+▁fráchil	-48830
+▁galland	-48831
+▁gamprin	-48832
+▁ganoron	-48833
+▁gascona	-48834
+▁gauguin	-48835
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+▁llácer	-54254
+▁longat	-54255
+▁losada	-54256
+▁lovers	-54257
+▁magaña	-54258
+▁magmas	-54259
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+▁malaya	-54261
+▁malvau	-54262
+▁manach	-54263
+▁manchú	-54264
+▁maputo	-54265
+▁maraga	-54266
+▁marron	-54267
+▁matter	-54268
+▁maunga	-54269
+▁mausol	-54270
+▁mayans	-54271
+▁mayhew	-54272
+▁mchale	-54273
+▁melody	-54274
+▁mesard	-54275
+▁milita	-54276
+▁mindel	-54277
+▁minnie	-54278
+▁molars	-54279
+▁monroy	-54280
+▁morant	-54281
+▁moroni	-54282
+▁motaci	-54283
+▁mouton	-54284
+▁murria	-54285
+▁narcis	-54286
+▁nascar	-54287
+▁nassau	-54288
+▁nayeta	-54289
+▁nebula	-54290
+▁obrado	-54291
+▁obtién	-54292
+▁oculta	-54293
+▁ocupas	-54294
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+▁amagando	-54936
+▁amanixer	-54937
+▁americas	-54938
+▁amniotas	-54939
+▁androceu	-54940
+▁angelina	-54941
+▁animatos	-54942
+▁annibale	-54943
+▁anthropo	-54944
+▁apedacau	-54945
+▁apreciar	-54946
+▁apropiar	-54947
+▁aragonia	-54948
+▁archelia	-54949
+▁arcticas	-54950
+▁ardeidae	-54951
+▁arenitas	-54952
+▁aristide	-54953
+▁artaxona	-54954
+▁artesano	-54955
+▁asasinan	-54956
+▁atomicas	-54957
+▁atributo	-54958
+▁avellino	-54959
+▁ayacucho	-54960
+▁baixaron	-54961
+▁bambolla	-54962
+▁banastón	-54963
+▁banyador	-54964
+▁baptizau	-54965
+▁barahona	-54966
+▁barbatus	-54967
+▁barreiro	-54968
+▁barrueco	-54969
+▁berruezo	-54970
+▁birdlife	-54971
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+▁bisaltos	-54973
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+▁asumir	-57568
+▁atacau	-57569
+▁atrapa	-57570
+▁aurait	-57571
+▁auritz	-57572
+▁auront	-57573
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+▁caimán	-57608
+▁caldas	-57609
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+▁capcir	-57612
+▁carica	-57613
+▁carlet	-57614
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+▁cathar	-57616
+▁catlow	-57617
+▁catral	-57618
+▁cavetz	-57619
+▁cendea	-57620
+▁chelos	-57621
+▁chemas	-57622
+▁cherbe	-57623
+▁chinas	-57624
+▁chiros	-57625
+▁chorro	-57626
+▁chugue	-57627
+▁cirros	-57628
+▁ciutad	-57629
+▁clarín	-57630
+▁clavar	-57631
+▁climax	-57632
+▁cobada	-57633
+▁cobran	-57634
+▁cogota	-57635
+▁cogote	-57636
+▁comics	-57637
+▁concab	-57638
+▁conclu	-57639
+▁confis	-57640
+▁contau	-57641
+▁cornia	-57642
+▁coronó	-57643
+▁coseta	-57644
+▁costan	-57645
+▁course	-57646
+▁crabit	-57647
+▁creman	-57648
+▁cremas	-57649
+▁cubica	-57650
+▁cubito	-57651
+▁cucula	-57652
+▁cullen	-57653
+▁culler	-57654
+▁currín	-57655
+▁céline	-57656
+▁dagmar	-57657
+▁dalida	-57658
+▁damned	-57659
+▁danner	-57660
+▁davant	-57661
+▁degaña	-57662
+▁dendro	-57663
+▁depura	-57664
+▁derivó	-57665
+▁dermot	-57666
+▁despar	-57667
+▁diable	-57668
+▁difusa	-57669
+▁dongen	-57670
+▁dramas	-57671
+▁duarte	-57672
+▁duccio	-57673
+▁duches	-57674
+▁duclos	-57675
+▁duilio	-57676
+▁dulcía	-57677
+▁dunbar	-57678
+▁dynamo	-57679
+▁edicto	-57680
+▁elijah	-57681
+▁elster	-57682
+▁emitiu	-57683
+▁emitió	-57684
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+▁entrau	-57689
+▁epente	-57690
+▁espele	-57691
+▁estaún	-57692
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+▁manique	-58345
+▁manukau	-58346
+▁manulla	-58347
+▁marcata	-58348
+▁marchal	-58349
+▁marquis	-58350
+▁martini	-58351
+▁masroig	-58352
+▁matrona	-58353
+▁mcadams	-58354
+▁mcclure	-58355
+▁melinda	-58356
+▁menudas	-58357
+▁mestizo	-58358
+▁miersch	-58359
+▁minutus	-58360
+▁mirande	-58361
+▁mocador	-58362
+▁modulos	-58363
+▁mojácar	-58364
+▁molusco	-58365
+▁mombasa	-58366
+▁monchén	-58367
+▁montcal	-58368
+▁montori	-58369
+▁morgana	-58370
+▁motilla	-58371
+▁mugnano	-58372
+▁musales	-58373
+▁mustafa	-58374
+▁mágicos	-58375
+▁mädchen	-58376
+▁mòcheno	-58377
+▁negando	-58378
+▁negreta	-58379
+▁newhart	-58380
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+▁nogaròu	-58382
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+▁arcaísmos	-59011
+▁arecaceae	-59012
+▁argavieso	-59013
+▁arlington	-59014
+▁arpitania	-59015
+▁arraclans	-59016
+▁arrogante	-59017
+▁arrumanos	-59018
+▁artesiano	-59019
+▁ateniense	-59020
+▁atribuito	-59021
+▁auricular	-59022
+▁bactriana	-59023
+▁barberans	-59024
+▁barcilona	-59025
+▁bariellas	-59026
+▁basilical	-59027
+▁bastardas	-59028
+▁bicameral	-59029
+▁bilateral	-59030
+▁blanchard	-59031
+▁blanquera	-59032
+▁blindfold	-59033
+▁bocairent	-59034
+▁boticario	-59035
+▁boulenger	-59036
+▁bragaglia	-59037
+▁branquias	-59038
+▁cabanyeta	-59039
+▁cabeceras	-59040
+▁calodiqui	-59041
+▁campmajor	-59042
+▁canalejas	-59043
+▁carnucero	-59044
+▁castanyas	-59045
+▁castellum	-59046
+▁castelnou	-59047
+▁celestial	-59048
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+▁extremenya	-59423
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+▁fructifero	-59432
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+▁incorrecto	-59446
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+▁invencible	-59452
+▁ixobrychus	-59453
+▁javalambre	-59454
+▁kapfenberg	-59455
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+▁liturchico	-59462
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+▁manteneban	-59468
+▁mardaneras	-59469
+▁maturación	-59470
+▁mcgrawhill	-59471
+▁mitocondri	-59472
+▁modificaus	-59473
+▁monoteísmo	-59474
+▁monotremas	-59475
+▁montanyero	-59476
+▁mungialdea	-59477
+▁mustelidae	-59478
+▁oberbayern	-59479
+▁observable	-59480
+▁oposicions	-59481
+▁overijssel	-59482
+▁parliament	-59483
+▁periglosas	-59484
+▁petarruego	-59485
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+▁peñarrubia	-59487
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+▁pomigliano	-59489
+▁preferindo	-59490
+▁prenuncian	-59491
+▁presentará	-59492
+▁presentato	-59493
+▁prevocando	-59494
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+▁pyrénéenne	-59497
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+▁recubierto	-59500
+▁recuperada	-59501
+▁remontando	-59502
+▁reservando	-59503
+▁robledillo	-59504
+▁ruhpolding	-59505
+▁salvachina	-59506
+▁samochitia	-59507
+▁sanitarias	-59508
+▁santuarios	-59509
+▁saqueyoron	-59510
+▁scoundrels	-59511
+▁secuestrar	-59512
+▁shreveport	-59513
+▁sobreviven	-59514
+▁soldevilla	-59515
+▁soterranyo	-59516
+▁subchacent	-59517
+▁succesions	-59518
+▁tarabinars	-59519
+▁tectonicos	-59520
+▁telefónica	-59521
+▁telenovela	-59522
+▁tipografía	-59523
+▁transitivo	-59524
+▁trapisonda	-59525
+▁trasobares	-59526
+▁tresladato	-59527
+▁trestallar	-59528
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+▁vallecillo	-59530
+▁vestichios	-59531
+▁viabilidat	-59532
+▁victoriana	-59533
+▁villabuena	-59534
+▁villamalur	-59535
+▁villaricca	-59536
+▁vulnerable	-59537
+▁wilmington	-59538
+▁zoolochica	-59539
+acceleración	-59540
+adolescencia	-59541
+apartamentos	-59542
+estructuraba	-59543
+ittaciformes	-59544
+mediterranio	-59545
+ordenamiento	-59546
+organotrofia	-59547
+pennsylvania	-59548
+▁accionistas	-59549
+▁alimentario	-59550
+▁alimenticio	-59551
+▁anyadatitol	-59552
+▁autonomicos	-59553
+▁basketserie	-59554
+▁bellaguarda	-59555
+▁bellreguard	-59556
+▁calcolitico	-59557
+▁candaliello	-59558
+▁castellfort	-59559
+▁catalizador	-59560
+▁civettictis	-59561
+▁clasificada	-59562
+▁colabororon	-59563
+▁compleguera	-59564
+▁comunicando	-59565
+▁concentraus	-59566
+▁conquerindo	-59567
+▁constituiba	-59568
+▁construindo	-59569
+▁continchent	-59570
+▁contrabaixo	-59571
+▁contribuyiu	-59572
+▁copulativas	-59573
+▁corinthians	-59574
+▁corporativa	-59575
+▁descriptivo	-59576
+▁desenvolver	-59577
+▁distintivos	-59578
+▁dolomiticas	-59579
+▁elasticidat	-59580
+▁elevaciones	-59581
+▁emparentada	-59582
+▁enerchetico	-59583
+▁espantaleón	-59584
+▁espardidura	-59585
+▁estatutaria	-59586
+▁estranchers	-59587
+▁experimenta	-59588
+▁gjirokastër	-59589
+▁glaciacions	-59590
+▁gubernadors	-59591
+▁helicopters	-59592
+▁herritarrok	-59593
+▁iconografía	-59594
+▁immunitaria	-59595
+▁impermiable	-59596
+▁incorporaus	-59597
+▁lagunarrota	-59598
+▁lepidoptera	-59599
+▁licenciando	-59600
+▁machiavelli	-59601
+▁madrigueras	-59602
+▁masdenverge	-59603
+▁mecklenburg	-59604
+▁ministroial	-59605
+▁misterioros	-59606
+▁monoteístas	-59607
+▁novosibirsk	-59608
+▁numismatica	-59609
+▁observancia	-59610
+▁occitanismo	-59611
+▁onomasticon	-59612
+▁organizando	-59613
+▁panoramicas	-59614
+▁penyagalera	-59615
+▁pervivients	-59616
+▁poniatowski	-59617
+▁practicando	-59618
+▁precursoras	-59619
+▁predicadors	-59620
+▁principales	-59621
+▁procesional	-59622
+▁prochectils	-59623
+▁proclamando	-59624
+▁productivas	-59625
+▁puertollano	-59626
+▁pygocentrus	-59627
+▁radiofonico	-59628
+▁reemplazato	-59629
+▁reflexiones	-59630
+▁resistioron	-59631
+▁ribagorçano	-59632
+▁ringstrasse	-59633
+▁riopisuerga	-59634
+▁rustichelli	-59635
+▁santisteban	-59636
+▁segregación	-59637
+▁semellanzas	-59638
+▁simplificau	-59639
+▁smithsonian	-59640
+▁solifluxión	-59641
+▁supersonics	-59642
+▁sustituyito	-59643
+▁transforman	-59644
+▁treballoron	-59645
+▁trestallada	-59646
+▁trestallato	-59647
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+▁vechetativo	-59649
+▁venezolanos	-59650
+▁vilabertran	-59651
+▁villaluenga	-59652
+▁westerfield	-59653
+▁zarrambucho	-59654
+entretenedera	-59655
+hidrocarburos	-59656
+internacional	-59657
+introducioron	-59658
+▁aconsiguindo	-59659
+▁apartamentos	-59660
+▁arcipestrato	-59661
+▁arrigorriaga	-59662
+▁astronomical	-59663
+▁atmosfericos	-59664
+▁beschreibung	-59665
+▁blanquinyosa	-59666
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+▁capacitancia	-59670
+▁cheometricas	-59671
+▁cherminación	-59672
+▁clasificadas	-59673
+▁comparativas	-59674
+▁consecutivos	-59675
+▁constituiban	-59676
+▁construyitas	-59677
+▁contabilidat	-59678
+▁contaminants	-59679
+▁conveniencia	-59680
+▁conversation	-59681
+▁coordinadora	-59682
+▁coproducción	-59683
+▁cuadrangular	-59684
+▁cumulonimbus	-59685
+▁demarcacions	-59686
+▁deportacions	-59687
+▁descubridors	-59688
+▁desembolicar	-59689
+▁destacamento	-59690
+▁dilichencias	-59691
+▁dischuntivas	-59692
+▁discordancia	-59693
+▁documentatos	-59694
+▁drasticament	-59695
+▁electronicas	-59696
+▁emparentatos	-59697
+▁etnograficos	-59698
+▁excepcionals	-59699
+▁experimentar	-59700
+▁expresidente	-59701
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+▁clipper	-62458
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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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\ No newline at end of file
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 }
\ No newline at end of file
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 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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 }
\ No newline at end of file
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 }
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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\ No newline at end of file
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Binary files /dev/null and b/visualizations/embedding_alignment_quality.png differ
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Binary files a/visualizations/embedding_isotropy.png and b/visualizations/embedding_isotropy.png differ
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Binary files a/visualizations/embedding_norms.png and b/visualizations/embedding_norms.png differ
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 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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--- /dev/null
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Binary files a/visualizations/markov_branching.png and b/visualizations/markov_branching.png differ
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Binary files a/visualizations/markov_entropy.png and b/visualizations/markov_entropy.png differ
diff --git a/visualizations/model_sizes.png b/visualizations/model_sizes.png
index 78057fdb1328a9e07baecf3c18267f152ff9f24a..94a2315c048c94eb664062380e4cdec2577b51a8 100644
Binary files a/visualizations/model_sizes.png and b/visualizations/model_sizes.png differ
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Binary files a/visualizations/ngram_coverage.png and b/visualizations/ngram_coverage.png differ
diff --git a/visualizations/ngram_entropy.png b/visualizations/ngram_entropy.png
index 3c06b4be8180cc97b8be97dcb321542bb03f43ed..fe5bd68e1952bf661bb4ce8d9a8224c60b80fb40 100644
Binary files a/visualizations/ngram_entropy.png and b/visualizations/ngram_entropy.png differ
diff --git a/visualizations/ngram_perplexity.png b/visualizations/ngram_perplexity.png
index 569c294e816574f1896e983f6093733650f149c1..9cf3a32e7a8242056137fc5e8f80500b9a30dd45 100644
Binary files a/visualizations/ngram_perplexity.png and b/visualizations/ngram_perplexity.png differ
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index 59d6cc59b8685ce1189814c2bb9205621e2f9cfa..bb5f673b3caf0d221bf8532198fac4effc9fab85 100644
Binary files a/visualizations/ngram_unique.png and b/visualizations/ngram_unique.png differ
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index e31fc25b216ccc36d5f8fe4f16df4d60203c27a6..ea73a53da0e12567b333fba10dc84987e7b6368e 100644
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 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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--- a/visualizations/position_encoding_comparison.png
+++ b/visualizations/position_encoding_comparison.png
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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Binary files a/visualizations/tokenizer_compression.png and b/visualizations/tokenizer_compression.png differ
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index bd7e325c024c91f0f924db42ae28e73c2ab5cdf6..2fee054afe52763fd0e321e64863e745bac93e49 100644
Binary files a/visualizations/tokenizer_fertility.png and b/visualizations/tokenizer_fertility.png differ
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Binary files a/visualizations/tokenizer_total_tokens.png and b/visualizations/tokenizer_total_tokens.png differ
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Binary files a/visualizations/top20_words.png and b/visualizations/top20_words.png differ
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+++ b/visualizations/tsne_sentences.png
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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--- a/visualizations/tsne_words.png
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@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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--- a/visualizations/zipf_law.png
+++ b/visualizations/zipf_law.png
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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