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 eba3f0e60ab2b50c9616c56f924d42919a4d395d..e76897e869b4c0ce02ad5de0fbae8bfb70774ef6 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ --- language: bar -language_name: BAR +language_name: Bavarian language_family: germanic_west_continental 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-germanic_west_continental 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: 4.002 + value: 4.003 - name: best_isotropy type: isotropy - value: 0.8442 + value: 0.8432 - name: vocabulary_size type: vocab value: 0 generated: 2026-01-03 --- -# BAR - Wikilangs Models +# Bavarian - Wikilangs Models ## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study -This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **BAR** Wikipedia data. +This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Bavarian** 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** | 3.167x | 3.17 | 0.0429% | 1,049,729 | -| **16k** | 3.475x | 3.48 | 0.0470% | 956,699 | -| **32k** | 3.752x | 3.75 | 0.0508% | 885,998 | -| **64k** | 4.002x 🏆 | 4.00 | 0.0542% | 830,614 | +| **8k** | 3.167x | 3.17 | 0.0430% | 1,042,115 | +| **16k** | 3.477x | 3.48 | 0.0472% | 949,394 | +| **32k** | 3.753x | 3.75 | 0.0509% | 879,530 | +| **64k** | 4.003x 🏆 | 4.00 | 0.0543% | 824,531 | ### Tokenization Examples Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size: -**Sample 1:** `Buffalo County Obgruafa am 22. Feba is a County in Wisconsin in da USA. Beleg Im...` +**Sample 1:** `Forstern is a Gmoa im obaboarischn Landkroas Arrdeng. Im Netz Gemeinde Forstern ...` | Vocab | Tokens | Count | |-------|--------|-------| -| 8k | `▁buffalo ▁county ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 . ▁feba ▁is ... (+13 more)` | 23 | -| 16k | `▁buffalo ▁county ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 . ▁feba ▁is ... (+13 more)` | 23 | -| 32k | `▁buffalo ▁county ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 . ▁feba ▁is ... (+13 more)` | 23 | -| 64k | `▁buffalo ▁county ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 . ▁feba ▁is ... (+13 more)` | 23 | +| 8k | `▁forst ern ▁is ▁a ▁gmoa ▁im ▁oba boarischn ▁landkroas ▁ar ... (+19 more)` | 29 | +| 16k | `▁forst ern ▁is ▁a ▁gmoa ▁im ▁obaboarischn ▁landkroas ▁arrdeng . ... (+15 more)` | 25 | +| 32k | `▁forst ern ▁is ▁a ▁gmoa ▁im ▁obaboarischn ▁landkroas ▁arrdeng . ... (+13 more)` | 23 | +| 64k | `▁forst ern ▁is ▁a ▁gmoa ▁im ▁obaboarischn ▁landkroas ▁arrdeng . ... (+12 more)` | 22 | -**Sample 2:** `Fauquier County. Obgruafa am 22. Feba is a County in Virginia in da USA. Beleg I...` +**Sample 2:** `Marlboro County. Obgruafa am 22. Feba is a County in South Carolina in da USA. B...` | Vocab | Tokens | Count | |-------|--------|-------| -| 8k | `▁f au qui er ▁county . ▁obgruafa ▁am ▁ 2 ... (+17 more)` | 27 | -| 16k | `▁f au qui er ▁county . ▁obgruafa ▁am ▁ 2 ... (+17 more)` | 27 | -| 32k | `▁fau qui er ▁county . ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 ... (+16 more)` | 26 | -| 64k | `▁fau qui er ▁county . ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 ... (+16 more)` | 26 | +| 8k | `▁mar l boro ▁county . ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 ... (+18 more)` | 28 | +| 16k | `▁mar l boro ▁county . ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 ... (+18 more)` | 28 | +| 32k | `▁marl boro ▁county . ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 . ... (+17 more)` | 27 | +| 64k | `▁marlboro ▁county . ▁obgruafa ▁am ▁ 2 2 . ▁feba ... (+16 more)` | 26 | -**Sample 3:** `Carlow stĂ€hd fia: Carlow, Stod in Irland County Carlow, irische Grofschoft Carlo...` +**Sample 3:** `Hill County is a County in Montana in da USA. Beleg Im Netz in Montana` | Vocab | Tokens | Count | |-------|--------|-------| -| 8k | `▁carl ow ▁stĂ€hd ▁fia : ▁carl ow , ▁stod ▁in ... (+18 more)` | 28 | -| 16k | `▁carl ow ▁stĂ€hd ▁fia : ▁carl ow , ▁stod ▁in ... (+17 more)` | 27 | -| 32k | `▁carl ow ▁stĂ€hd ▁fia : ▁carl ow , ▁stod ▁in ... (+16 more)` | 26 | -| 64k | `▁carlow ▁stĂ€hd ▁fia : ▁carlow , ▁stod ▁in ▁irland ▁county ... (+10 more)` | 20 | +| 8k | `▁hill ▁county ▁is ▁a ▁county ▁in ▁montana ▁in ▁da ▁usa ... (+6 more)` | 16 | +| 16k | `▁hill ▁county ▁is ▁a ▁county ▁in ▁montana ▁in ▁da ▁usa ... (+6 more)` | 16 | +| 32k | `▁hill ▁county ▁is ▁a ▁county ▁in ▁montana ▁in ▁da ▁usa ... (+6 more)` | 16 | +| 64k | `▁hill ▁county ▁is ▁a ▁county ▁in ▁montana ▁in ▁da ▁usa ... (+6 more)` | 16 | ### Key Findings -- **Best Compression:** 64k achieves 4.002x compression -- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.0429% unknown tokens +- **Best Compression:** 64k achieves 4.003x compression +- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.0430% 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 | 27,417 | 14.74 | 110,635 | 12.9% | 31.4% | -| **2-gram** | Subword | 362 🏆 | 8.50 | 7,805 | 60.7% | 98.3% | -| **3-gram** | Word | 41,058 | 15.33 | 129,534 | 12.6% | 26.5% | -| **3-gram** | Subword | 3,802 | 11.89 | 63,080 | 20.6% | 60.8% | -| **4-gram** | Word | 57,367 | 15.81 | 187,348 | 13.7% | 25.1% | -| **4-gram** | Subword | 27,463 | 14.75 | 363,810 | 9.1% | 28.4% | +| **2-gram** | Word | 27,199 | 14.73 | 109,780 | 13.0% | 31.5% | +| **2-gram** | Subword | 361 🏆 | 8.50 | 7,796 | 60.7% | 98.3% | +| **3-gram** | Word | 40,782 | 15.32 | 128,747 | 12.7% | 26.6% | +| **3-gram** | Subword | 3,796 | 11.89 | 62,893 | 20.6% | 60.9% | +| **4-gram** | Word | 56,976 | 15.80 | 186,218 | 13.7% | 25.1% | +| **4-gram** | Subword | 27,410 | 14.74 | 362,482 | 9.1% | 28.4% | +| **5-gram** | Word | 38,882 | 15.25 | 130,277 | 15.7% | 28.0% | +| **5-gram** | Subword | 124,788 | 16.93 | 1,153,187 | 4.9% | 16.5% | ### Top 5 N-grams by Size @@ -150,68 +162,88 @@ Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size: | Rank | N-gram | Count | |------|--------|-------| -| 1 | `vo da` | 26,665 | -| 2 | `is a` | 22,998 | -| 3 | `in da` | 22,567 | -| 4 | `im netz` | 14,649 | -| 5 | `vo de` | 13,503 | +| 1 | `vo da` | 26,508 | +| 2 | `is a` | 22,819 | +| 3 | `in da` | 22,392 | +| 4 | `im netz` | 14,484 | +| 5 | `vo de` | 13,424 | **3-grams (Word):** | Rank | N-gram | Count | |------|--------|-------| -| 1 | `beleg im netz` | 3,527 | +| 1 | `beleg im netz` | 3,530 | | 2 | `in da usa` | 3,478 | | 3 | `da beziak hod` | 2,393 | -| 4 | `des is a` | 2,037 | -| 5 | `im netz in` | 2,001 | +| 4 | `im netz in` | 2,005 | +| 5 | `sitz vo da` | 1,888 | **4-grams (Word):** | Rank | N-gram | Count | |------|--------|-------| -| 1 | `beleg im netz in` | 1,573 | -| 2 | `da sitz vo da` | 1,483 | +| 1 | `beleg im netz in` | 1,575 | +| 2 | `da sitz vo da` | 1,482 | | 3 | `is a county in` | 1,429 | | 4 | `in da usa da` | 1,407 | | 5 | `a katastralgmoa in da` | 1,387 | +**5-grams (Word):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `flĂ€chn ausgwiesn gwesn ende woarn` | 1,385 | +| 2 | `hektar ois laundwiatschoftliche flĂ€chn gnutzt` | 1,385 | +| 3 | `forstwirtschaftli gnutzte flĂ€chn ausgwiesn gwesn` | 1,385 | +| 4 | `hektar sand ois forstwirtschaftli gnutzte` | 1,385 | +| 5 | `ois laundwiatschoftliche flĂ€chn gnutzt und` | 1,385 | + **2-grams (Subword):** | Rank | N-gram | Count | |------|--------|-------| -| 1 | `n _` | 706,670 | -| 2 | `a _` | 671,532 | -| 3 | `c h` | 640,658 | -| 4 | `_ d` | 560,830 | -| 5 | `e _` | 482,452 | +| 1 | `n _` | 701,951 | +| 2 | `a _` | 667,528 | +| 3 | `c h` | 636,525 | +| 4 | `_ d` | 557,323 | +| 5 | `e _` | 479,658 | **3-grams (Subword):** | Rank | N-gram | Count | |------|--------|-------| -| 1 | `s c h` | 305,657 | -| 2 | `_ d e` | 255,292 | -| 3 | `_ d a` | 174,094 | -| 4 | `n d _` | 170,331 | -| 5 | `d a _` | 169,070 | +| 1 | `s c h` | 303,728 | +| 2 | `_ d e` | 253,515 | +| 3 | `_ d a` | 172,902 | +| 4 | `n d _` | 169,557 | +| 5 | `u n d` | 168,298 | **4-grams (Subword):** | Rank | N-gram | Count | |------|--------|-------| -| 1 | `_ d a _` | 133,118 | -| 2 | `_ d e _` | 131,138 | -| 3 | `u n d _` | 128,509 | -| 4 | `_ u n d` | 120,455 | -| 5 | `i s c h` | 100,072 | +| 1 | `_ d a _` | 132,086 | +| 2 | `_ d e _` | 130,374 | +| 3 | `u n d _` | 127,939 | +| 4 | `_ u n d` | 119,950 | +| 5 | `i s c h` | 99,379 | + +**5-grams (Subword):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `_ u n d _` | 118,720 | +| 2 | `_ v o _ d` | 44,559 | +| 3 | `_ i n _ d` | 37,539 | +| 4 | `i s c h e` | 33,643 | +| 5 | `_ d e s _` | 31,011 | ### Key Findings -- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 362 +- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 361 - **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable) -- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~28% of corpus +- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~17% 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 | 0.7091 | 1.635 | 5.19 | 569,846 | 29.1% | -| **1** | Subword | 0.9426 | 1.922 | 6.61 | 3,388 | 5.7% | -| **2** | Word | 0.2116 | 1.158 | 1.52 | 2,948,968 | 78.8% | -| **2** | Subword | 0.9158 | 1.887 | 5.85 | 22,382 | 8.4% | -| **3** | Word | 0.0664 | 1.047 | 1.12 | 4,475,523 | 93.4% | -| **3** | Subword | 0.8683 | 1.826 | 4.67 | 130,801 | 13.2% | -| **4** | Word | 0.0224 🏆 | 1.016 | 1.04 | 4,973,907 | 97.8% | -| **4** | Subword | 0.7777 | 1.714 | 3.53 | 610,360 | 22.2% | +| **1** | Word | 0.7076 | 1.633 | 5.17 | 567,851 | 29.2% | +| **1** | Subword | 0.9427 | 1.922 | 6.61 | 3,387 | 5.7% | +| **2** | Word | 0.2111 | 1.158 | 1.52 | 2,930,161 | 78.9% | +| **2** | Subword | 0.9146 | 1.885 | 5.83 | 22,370 | 8.5% | +| **3** | Word | 0.0663 | 1.047 | 1.11 | 4,443,260 | 93.4% | +| **3** | Subword | 0.8673 | 1.824 | 4.66 | 130,496 | 13.3% | +| **4** | Word | 0.0224 🏆 | 1.016 | 1.04 | 4,937,652 | 97.8% | +| **4** | Subword | 0.7772 | 1.714 | 3.53 | 608,299 | 22.3% | ### 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 flugsauria buidns de knaj oda negakuss domois ghairat hod direkt in den jĂŒngling oder goar` -2. `da insl blaagad hom niks gwisst hod a öatschoft im netz hoamseitn vo mercia zrugg mei` -3. `und is er im neich augleande mocha oda z himinbjörg und ĆŻ und san letztle zua` +1. `de gepidn und bbö 178 bukit tinggi 72 canon triplex a 7 hz ws touro college` +2. `da effentlichn stroßn am 9 verletzter blick af de gebietskeapaschoftn in bayern gwen dem meearesspia...` +3. `und alfonso cuarĂłn timothy j nö öbb infra öbb pv tullnerfelder bahn rengschbuach grĂŒnthal geografie ...` **Context Size 2:** -1. `vo da vawoitung is in n gensatz za altn welt is a bleamalkiag ausgoat und in bemen` -2. `is a urtschoft und a jeda miassat eintritt brandln dann war des eagebnis vo de großn industriezentre...` -3. `in da usa on da anderson mesa in da langobardischn ehefrow vom kini ludwig i vo habsbuag` +1. `vo da blaa oim aussa und entschdengan seine wichdigstn litararischn weak da voda vo da gmoa kirchham` +2. `is a kuaza a1 kuaza mit klima b launga und zwoa enklkinda da hoeneß uli z bad` +3. `in da katastralgmoa dobranberg zsammgrechnt 84 bauflĂ€chn mit 44 633 m und 58 gĂ€rten auf 135 526` **Context Size 3:** -1. `in da usa beleg im netz in south carolina in da usa da beziak hod a flĂ€che vo` -2. `beleg im netz eana hoamseitn eana myspace seitn eana facebook seitn volksmusik` -3. `da beziak hod a flĂ€ch vo 802 km af dena 49 970 eihwohna lem stond gmoana da powiat` +1. `in da usa beleg im netz in virginia` +2. `beleg im netz in missouri` +3. `da beziak hod 39 451 eihwohna da sitz vo da vawoitung is leoti da beziak hod 12 786` **Context Size 4:** -1. `beleg im netz in der normandie im dĂ©partement seine maritime in da region normandie ea liegd im arro...` -2. `da sitz vo da vawoitung is lake city da beziak hod a flĂ€chn vo quadratkilometa dovo san 1 quadratkil...` -3. `is a county in virginia in da usa beleg im netz in missouri` +1. `beleg im netz in nebraska` +2. `da sitz vo da kroasvawoitung vo oanign landkroas liegt außahoib vom landkroas oft in da namasgleichn...` +3. `is a county in wisconsin in da usa beleg im netz in der emilia romagna des europapreises` ### 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. `_heerinznachrnea` -2. `an_knenant_getun` -3. `eichaumo_bh_ll,_` +1. `_w.adaiwenieurio` +2. `a_lidovicröniser` +3. `e_hmbrkum_runĂ­s_` **Context Size 2:** -1. `n_de_autz)_val_(z` -2. `a_berseeka)_trejn` -3. `chulretiveicittbo` +1. `n_fc_rein_wieforo` +2. `a_da_oschofferkea` +3. `chr_koi'seybunds_` **Context Size 3:** -1. `sch-wei_in_de_im_o` -2. `_der_schaubind_so_` -3. `_da_hamation_phana` +1. `schburyan_no_san_d` +2. `_dem_scusdecentisc` +3. `_daument_in_und_zu` **Context Size 4:** -1. `_da_sicht_große_sog` -2. `_de_kompillatinen_t` -3. `und_europĂ€ischen_(a` +1. `_da_letztn_de_ameri` +2. `_de_marekd_om_auf_1` +3. `und_botta_200+_maß_` ### Key Findings - **Best Predictability:** Context-4 (word) with 97.8% predictability - **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic) -- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (610,360 contexts) +- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (608,299 contexts) - **Recommendation:** Context-3 or Context-4 for text generation --- @@ -314,48 +346,48 @@ Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model: | Metric | Value | |--------|-------| -| Vocabulary Size | 213,465 | -| Total Tokens | 5,378,004 | -| Mean Frequency | 25.19 | +| Vocabulary Size | 212,365 | +| Total Tokens | 5,339,853 | +| Mean Frequency | 25.14 | | Median Frequency | 3 | -| Frequency Std Dev | 715.69 | +| Frequency Std Dev | 712.67 | ### Most Common Words | Rank | Word | Frequency | |------|------|-----------| -| 1 | de | 137,737 | -| 2 | da | 137,316 | -| 3 | und | 119,692 | -| 4 | in | 102,651 | -| 5 | a | 92,739 | -| 6 | vo | 92,570 | -| 7 | is | 86,950 | -| 8 | im | 71,173 | -| 9 | des | 34,457 | -| 10 | hod | 30,772 | +| 1 | de | 136,913 | +| 2 | da | 136,168 | +| 3 | und | 119,185 | +| 4 | in | 101,699 | +| 5 | a | 92,218 | +| 6 | vo | 91,584 | +| 7 | is | 86,664 | +| 8 | im | 70,677 | +| 9 | des | 33,854 | +| 10 | hod | 30,719 | ### Least Common Words (from vocabulary) | Rank | Word | Frequency | |------|------|-----------| -| 1 | vorarlberga | 2 | -| 2 | opfenbach | 2 | -| 3 | raubibafĂ€i | 2 | -| 4 | marcianopel | 2 | -| 5 | sachtler | 2 | -| 6 | vitec | 2 | -| 7 | videocom | 2 | -| 8 | promovierten | 2 | -| 9 | mechanisches | 2 | -| 10 | stabilisierungssystem | 2 | +| 1 | mechanisches | 2 | +| 2 | stabilisierungssystem | 2 | +| 3 | voeffentlecht | 2 | +| 4 | innpuls | 2 | +| 5 | buagstej | 2 | +| 6 | nuwenburg | 2 | +| 7 | kulturweges | 2 | +| 8 | spessartprojektes | 2 | +| 9 | terrassnfermig | 2 | +| 10 | tuamhigi | 2 | ### Zipf's Law Analysis | Metric | Value | |--------|-------| -| Zipf Coefficient | 0.9728 | -| RÂČ (Goodness of Fit) | 0.999432 | +| Zipf Coefficient | 0.9730 | +| RÂČ (Goodness of Fit) | 0.999444 | | Adherence Quality | **excellent** | ### Coverage Analysis @@ -371,7 +403,7 @@ Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model: - **Zipf Compliance:** RÂČ=0.9994 indicates excellent adherence to Zipf's law - **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 34.1% of corpus -- **Long Tail:** 203,465 words needed for remaining 23.3% coverage +- **Long Tail:** 202,365 words needed for remaining 23.3% 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 | 0.8230 | 0.3300 | N/A | N/A | -| **mono_64d** | 64 | 0.8442 🏆 | 0.2564 | N/A | N/A | -| **mono_128d** | 128 | 0.8427 | 0.1773 | N/A | N/A | +| **mono_32d** | 32 | 0.8296 | 0.3402 | N/A | N/A | +| **mono_64d** | 64 | 0.8410 | 0.2581 | N/A | N/A | +| **mono_128d** | 128 | 0.8432 🏆 | 0.1737 | N/A | N/A | +| **aligned_32d** | 32 | 0.8296 | 0.3341 | 0.0920 | 0.3960 | +| **aligned_64d** | 64 | 0.8410 | 0.2543 | 0.1940 | 0.6020 | +| **aligned_128d** | 128 | 0.8432 | 0.1862 | 0.2860 | 0.6780 | ### Key Findings -- **Best Isotropy:** mono_64d with 0.8442 (more uniform distribution) -- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2546. Lower values indicate better semantic separation. -- **Alignment Quality:** No aligned models evaluated in this run. +- **Best Isotropy:** mono_128d with 0.8432 (more uniform distribution) +- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2578. Lower values indicate better semantic separation. +- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 28.6% 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 | **0.694** | High formulaic/idiomatic content | - | ### 6.2 Affix Inventory (Productive Units) @@ -426,17 +461,18 @@ These are the most productive prefixes and suffixes identified by sampling the v #### Productive Prefixes | Prefix | Examples | |--------|----------| -| `-be` | begleitendn, bewohnde, bewiabt | -| `-sc` | schwingt, schienengebundenen, schwefelhölzern | +| `-sc` | scharmbeck, schitznvaein, schiaf | +| `-sch` | scharmbeck, schitznvaein, schiaf | #### Productive Suffixes | Suffix | Examples | |--------|----------| -| `-n` | begleitendn, lesegerĂ€tn, clipperton | -| `-en` | warmgemĂ€ĂŸigten, alanen, aussen | -| `-er` | puppentheater, kirchenmusiker, rothmĂŒller | -| `-ng` | hamhĆ­ng, polung, urauffĂŒahrung | -| `-ch` | woifschbouch, mittlboarisch, meafoch | +| `-n` | Ɵabran, unterwestern, weidesdn | +| `-en` | metallen, theologen, mĂŒnzen | +| `-ng` | wondering, pisang, umwondlung | +| `-er` | grĂ€berfelder, eichenauer, weydenhammer | +| `-ch` | hoierschbouch, weißabgleich, obergreutschach | +| `-ung` | umwondlung, auflösung, ausbroadung | ### 6.3 Bound Stems (Lexical Roots) @@ -444,18 +480,18 @@ Bound stems are high-frequency subword units that are semantically cohesive but | Stem | Cohesion | Substitutability | Examples | |------|----------|------------------|----------| -| `icht` | 1.84x | 346 contexts | richt, eicht, dicht | -| `schr` | 2.11x | 137 contexts | schrei, schrĂ€g, schrag | -| `gsch` | 1.93x | 181 contexts | gschdö, gscher, gschod | -| `schl` | 1.64x | 288 contexts | eschl, ischl, göschl | -| `chte` | 1.70x | 217 contexts | Ă„chte, echte, ochte | -| `itsc` | 2.10x | 64 contexts | gitsch, kitsch, nitsch | -| `chof` | 2.22x | 50 contexts | schof, schofn, schoft | -| `tlic` | 1.76x | 137 contexts | etlich, etlichs, rötlich | -| `atio` | 2.18x | 45 contexts | natio, ratio, nation | -| `nisc` | 1.72x | 127 contexts | nisch, nischt, nischn | -| `ichn` | 1.97x | 68 contexts | eichn, suichn, zoichn | -| `uach` | 1.78x | 99 contexts | duach, buach, suach | +| `ster` | 2.00x | 209 contexts | aster, ester, stern | +| `schl` | 1.77x | 287 contexts | eschl, ischl, schlau | +| `schr` | 1.99x | 137 contexts | schrit, schrim, schreg | +| `gsch` | 1.77x | 181 contexts | gschai, gschdö, gschmo | +| `uach` | 1.99x | 99 contexts | buach, huach, suach | +| `itsc` | 2.19x | 64 contexts | gitsch, nitsch, kitsch | +| `icht` | 1.54x | 345 contexts | eicht, wicht, richt | +| `atio` | 2.26x | 45 contexts | ratio, natio, nation | +| `nisc` | 1.77x | 126 contexts | nisch, nischn, nischt | +| `reic` | 1.78x | 97 contexts | reich, reichd, reichl | +| `chof` | 2.07x | 50 contexts | schof, schoft, schofn | +| `tion` | 1.73x | 93 contexts | tione, aktion, notion | ### 6.4 Affix Compatibility (Co-occurrence) @@ -463,16 +499,12 @@ This table shows which prefixes and suffixes most frequently co-occur on the sam | Prefix | Suffix | Frequency | Examples | |--------|--------|-----------|----------| -| `-sc` | `-n` | 53 words | schleierbaracken, schĂŒidln | -| `-be` | `-n` | 43 words | betroffanan, berichtigungen | -| `-sc` | `-en` | 13 words | schleierbaracken, schnupfen | -| `-be` | `-ng` | 13 words | bevejkarungsentwigglung, bereicherung | -| `-sc` | `-er` | 13 words | schimpfkalender, schweller | -| `-sc` | `-ch` | 10 words | schrambach, schpruch | -| `-be` | `-en` | 9 words | berichtigungen, beten | -| `-be` | `-ch` | 4 words | besuch, bessenbach | -| `-be` | `-er` | 3 words | bettinger, berghammer | -| `-sc` | `-ng` | 3 words | schoidruckpeglmindarung, schiefling | +| `-sc` | `-n` | 52 words | schbondan, schbĂŒĂŒn | +| `-sc` | `-er` | 16 words | schatzgrĂ€ber, schweinsteiger | +| `-sc` | `-en` | 13 words | schlampen, screven | +| `-sc` | `-ng` | 11 words | schĂ€dlbedeckung, schraubvabindung | +| `-sc` | `-ch` | 10 words | scharlach, schbruch | +| `-sc` | `-ung` | 4 words | schĂ€dlbedeckung, schraubvabindung | ### 6.5 Recursive Morpheme Segmentation @@ -480,26 +512,28 @@ Using **Recursive Hierarchical Substitutability**, we decompose complex words in | Word | Suggested Split | Confidence | Stem | |------|-----------------|------------|------| -| betreiber | **`be-treib-er`** | 6.0 | `treib` | -| vorarlberger | **`vorarlberg-er`** | 4.5 | `vorarlberg` | -| verkaufen | **`verkauf-en`** | 4.5 | `verkauf` | -| grotesken | **`grotesk-en`** | 4.5 | `grotesk` | -| schwabinger | **`sc-hwabi-ng-er`** | 4.5 | `hwabi` | -| gsprochenen | **`gspro-ch-en-en`** | 4.5 | `gspro` | -| waxenberger | **`waxenberg-er`** | 4.5 | `waxenberg` | -| scheazhoft | **`sc-heazhoft`** | 4.5 | `heazhoft` | -| gebildeten | **`gebildet-en`** | 4.5 | `gebildet` | -| carstensen | **`carstens-en`** | 4.5 | `carstens` | -| bewundern | **`be-wundern`** | 4.5 | `wundern` | -| dornröschen | **`dornrös-ch-en`** | 3.0 | `dornrös` | -| ĂŒberetscher | **`ĂŒberets-ch-er`** | 3.0 | `ĂŒberets` | -| betrieblich | **`be-triebli-ch`** | 3.0 | `triebli` | -| umgebungen | **`umgebu-ng-en`** | 3.0 | `umgebu` | +| schnitzen | **`sch-nitz-en`** | 6.0 | `nitz` | +| enthaltenen | **`enthalt-en-en`** | 6.0 | `enthalt` | +| schwensen | **`sch-wens-en`** | 6.0 | `wens` | +| herrnhausen | **`herrnhaus-en`** | 4.5 | `herrnhaus` | +| schrottenberg | **`sch-rottenberg`** | 4.5 | `rottenberg` | +| heaschafamĂŒlien | **`heaschafamĂŒli-en`** | 4.5 | `heaschafamĂŒli` | +| fawoitung | **`fawoit-ung`** | 4.5 | `fawoit` | +| regulĂ€ren | **`regulĂ€r-en`** | 4.5 | `regulĂ€r` | +| leitmeritzer | **`leitmeritz-er`** | 4.5 | `leitmeritz` | +| jungfrauen | **`jungfrau-en`** | 4.5 | `jungfrau` | +| gespenster | **`gespenst-er`** | 4.5 | `gespenst` | +| dynastien | **`dynasti-en`** | 4.5 | `dynasti` | +| referenten | **`referent-en`** | 4.5 | `referent` | +| birkenhainer | **`birkenhain-er`** | 4.5 | `birkenhain` | +| rettersheimer | **`rettersheim-er`** | 4.5 | `rettersheim` | ### 6.6 Linguistic Interpretation > **Automated Insight:** -The language BAR 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 Bavarian shows high morphological productivity. The subword models are significantly more efficient than word models, suggesting a rich system of affixation or compounding. + +> **Note on Idiomaticity:** The high Idiomaticity Gap suggests a large number of frequent multi-word expressions or formulaic sequences that are statistically distinct from their component parts. --- ## 7. Summary & Recommendations @@ -511,7 +545,7 @@ The language BAR appears to be more isolating or has a highly fixed vocabulary. | Component | Recommended | Rationale | |-----------|-------------|-----------| | Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (4.00x) | -| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (362) | +| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (361) | | Markov | **Context-4** | Highest predictability (97.8%) | | Embeddings | **100d** | Balanced semantic capture and isotropy | @@ -726,4 +760,4 @@ MIT License - Free for academic and commercial use. --- *Generated by Wikilangs Models Pipeline* -*Report Date: 2026-01-03 06:42:51* +*Report Date: 2026-01-03 19:01:37* diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_128d.bin b/models/embeddings/aligned/bar_128d.bin new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ab9efa87bcbff6da8278ef7c1a46683eac6ef6ca --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_128d.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:0c79fb944f3fa50595a99205e89ad8c54fbd5f7e783aa26c55e502f8dabba673 +size 1115259088 diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_128d.meta.json b/models/embeddings/aligned/bar_128d.meta.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ac04095077e6b224a6706cf9e3b70993f325c0eb --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_128d.meta.json @@ -0,0 +1 @@ +{"lang": "bar", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true} \ No newline at end of file diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_128d.projection.npy b/models/embeddings/aligned/bar_128d.projection.npy new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8dd9c1e586af1cf4a7f6a684a5364e99114b166d --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_128d.projection.npy @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:6ca1ac465d2dd95cc16e424657eeb7db432ce017a4efb8aee3caa34f9d6738a1 +size 65664 diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_128d_metadata.json b/models/embeddings/aligned/bar_128d_metadata.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..62b6942243fe160cd2f3bbf634af6f7a5fa9b5b3 --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_128d_metadata.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "language": "bar", + "dimension": 128, + "version": "aligned", + "hub_language": "en", + "seed_vocab_size": 33406, + "vocab_size": 87616 +} \ No newline at end of file diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_32d.bin b/models/embeddings/aligned/bar_32d.bin new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..479517fa7019b12a0fa369739971e667c573fd69 --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_32d.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:74f527750a81c14b7fc7a4ab52eb0da0010ae6baf877edd04025787c141156ee +size 279970000 diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_32d.meta.json b/models/embeddings/aligned/bar_32d.meta.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c3dcc28d715ad4e311b77c9c73a74f149c17b267 --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_32d.meta.json @@ -0,0 +1 @@ +{"lang": "bar", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true} \ No newline at end of file diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_32d.projection.npy b/models/embeddings/aligned/bar_32d.projection.npy new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fc91a885df81c5e7e8e9e0a7c3f3f7a6f676fb3b --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_32d.projection.npy @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:369418a6de4a717f66d0996acb8ace1729ec23b868acdd72d960a800c594e096 +size 4224 diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_32d_metadata.json b/models/embeddings/aligned/bar_32d_metadata.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..65c923749dfa4c41ed8a492d7811e8561ea3b5d6 --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_32d_metadata.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "language": "bar", + "dimension": 32, + "version": "aligned", + "hub_language": "en", + "seed_vocab_size": 33406, + "vocab_size": 87616 +} \ No newline at end of file diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_64d.bin b/models/embeddings/aligned/bar_64d.bin new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a7e6a1c9b94e55f6f024258205ca499d244dec3c --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_64d.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:6b201763425b770374e8a2936ad509eba2f621f422ff3cd6bf0c510b5b885e7b +size 558399696 diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_64d.meta.json b/models/embeddings/aligned/bar_64d.meta.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..43cccc6713f83043f0d6866844ea1ccf04c90b6a --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_64d.meta.json @@ -0,0 +1 @@ +{"lang": "bar", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true} \ No newline at end of file diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_64d.projection.npy b/models/embeddings/aligned/bar_64d.projection.npy new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bf7b4aaebcf76af48840a56f553c1bc413ecbd91 --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_64d.projection.npy @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:a68ddbc4bb448934021ab28cd8694eff921ab731ed291b72068994be8e18873e +size 16512 diff --git a/models/embeddings/aligned/bar_64d_metadata.json b/models/embeddings/aligned/bar_64d_metadata.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bddc15039d2db1822f3bac6789012d02f2443243 --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/bar_64d_metadata.json @@ -0,0 +1,8 @@ +{ + "language": "bar", + "dimension": 64, + "version": "aligned", + "hub_language": "en", + "seed_vocab_size": 33406, + "vocab_size": 87616 +} \ No newline at end of file diff --git a/models/embeddings/monolingual/bar_128d.bin 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-1022 -▁mea -1023 -▁texas -1024 -rum -1025 -fiahr -1026 +unkt -942 +▁dĂ©partement -943 +▁em -944 +▁juli -945 +▁car -946 +cha -947 +undn -948 +seitn -949 +sbach -950 +▁ende -951 +▁township -952 +bt -953 +ingen -954 +▁mini -955 +unst -956 +▁bar -957 +ubli -958 +px -959 +▁hand -960 +ition -961 +▁kom -962 +ala -963 +▁lo -964 +zum -965 +▁mil -966 +ium -967 +▁ii -968 +ij -969 +ejn -970 +erie -971 +oll -972 +yr -973 +erk -974 +ca -975 +ham -976 +wend -977 +▁wal -978 +oad -979 +▁stĂ€dt -980 +▁wordn -981 +pa -982 +grechn -983 +▁island -984 +ork -985 +▁beg -986 +▁zsamm -987 +uad -988 +▁dez -989 +▁eu -990 +▁te -991 +ley -992 +utzung -993 +▁fu -994 +▁vu -995 +▁dia -996 +▁prĂ€gt -997 +▁joarhund -998 +▁siedl -999 +bev -1000 +▁kanton -1001 +▁% -1002 +▁ost -1003 +▁sej -1004 +elt -1005 +mit -1006 +ada -1007 +▁sal -1008 +gv -1009 +ue -1010 +lick -1011 +▁ange -1012 +öd -1013 +▁mea -1014 +err -1015 +▁texas -1016 +fiahr -1017 +▁mich -1018 +bl -1019 +ßt -1020 +zahl -1021 +ena -1022 +no -1023 +chsen -1024 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