diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
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--- a/.gitattributes
+++ b/.gitattributes
@@ -33,3 +33,9 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/embedding_similarity.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/performance_dashboard.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/position_encoding_comparison.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_sentences.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_words.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/zipf_law.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bf49594fb0c25a39f45fe534ae01b54168fe6b1e
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,565 @@
+---
+language: bh
+language_name: BH
+language_family: indoaryan_central
+tags:
+  - wikilangs
+  - nlp
+  - tokenizer
+  - embeddings
+  - n-gram
+  - markov
+  - wikipedia
+  - monolingual
+  - family-indoaryan_central
+license: mit
+library_name: wikilangs
+pipeline_tag: feature-extraction
+datasets:
+  - omarkamali/wikipedia-monthly
+dataset_info:
+  name: wikipedia-monthly
+  description: Monthly snapshots of Wikipedia articles across 300+ languages
+metrics:
+  - name: best_compression_ratio
+    type: compression
+    value: 4.138
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.8624
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 16281
+generated: 2025-12-28
+---
+
+# BH - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **BH** Wikipedia data.
+We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and word embeddings.
+
+## 📋 Repository Contents
+
+### Models & Assets
+
+- Tokenizers (8k, 16k, 32k, 64k)
+- N-gram models (2, 3, 4-gram)
+- Markov chains (context of 1, 2, 3 and 4)
+- Subword N-gram and Markov chains
+- Embeddings in various sizes and dimensions
+- Language Vocabulary
+- Language Statistics
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Analysis and Evaluation
+
+- [1. Tokenizer Evaluation](#1-tokenizer-evaluation)
+- [2. N-gram Model Evaluation](#2-n-gram-model-evaluation)
+- [3. Markov Chain Evaluation](#3-markov-chain-evaluation)
+- [4. Vocabulary Analysis](#4-vocabulary-analysis)
+- [5. Word Embeddings Evaluation](#5-word-embeddings-evaluation)
+- [6. Summary & Recommendations](#6-summary--recommendations)
+- [Metrics Glossary](#appendix-metrics-glossary--interpretation-guide)
+- [Visualizations Index](#visualizations-index)
+
+---
+## 1. Tokenizer Evaluation
+
+![Tokenizer Compression](visualizations/tokenizer_compression.png)
+
+### Results
+
+| Vocab Size | Compression | Avg Token Len | UNK Rate | Total Tokens |
+|------------|-------------|---------------|----------|--------------|
+| **8k** | 3.422x | 3.37 | 0.1263% | 371,376 |
+| **16k** | 3.721x | 3.67 | 0.1374% | 341,460 |
+| **32k** | 3.953x | 3.90 | 0.1459% | 321,424 |
+| **64k** | 4.138x 🏆 | 4.08 | 0.1527% | 307,072 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `कड़ुआ तेल चाहे करूआ तेल एक परकार के तेल हऽ जेकरा सरसो के बीया के पिसि के बनावल ज...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁कड़ ुआ ▁तेल ▁चाहे ▁कर ू आ ▁तेल ▁एक ▁परकार ... (+24 more)` | 34 |
+| 16k | `▁कड़ ुआ ▁तेल ▁चाहे ▁कर ू आ ▁तेल ▁एक ▁परकार ... (+21 more)` | 31 |
+| 32k | `▁कड़ ुआ ▁तेल ▁चाहे ▁कर ू आ ▁तेल ▁एक ▁परकार ... (+20 more)` | 30 |
+| 64k | `▁कड़ ुआ ▁तेल ▁चाहे ▁कर ूआ ▁तेल ▁एक ▁परकार ▁के ... (+19 more)` | 29 |
+
+**Sample 2:** `भगतडीह भारत के झारखंड राज्य में एक ठो कसबा बाटे।
+
+श्रेणी:झारखंड के शहर‏‎ आ कस्बा`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁भगत डी ह ▁भारत ▁के ▁झारखंड ▁राज्य ▁में ▁एक ▁ठो ... (+10 more)` | 20 |
+| 16k | `▁भगत डीह ▁भारत ▁के ▁झारखंड ▁राज्य ▁में ▁एक ▁ठो ▁कसबा ... (+9 more)` | 19 |
+| 32k | `▁भगत डीह ▁भारत ▁के ▁झारखंड ▁राज्य ▁में ▁एक ▁ठो ▁कसबा ... (+9 more)` | 19 |
+| 64k | `▁भगत डीह ▁भारत ▁के ▁झारखंड ▁राज्य ▁में ▁एक ▁ठो ▁कसबा ... (+9 more)` | 19 |
+
+**Sample 3:** `घटना
+
+जनम
+
+निधन
+
+तिहुआर, छुट्टी अउरी खास महत्व 
+
+श्रेणी:साल के दिन
+श्रेणी:अगस्त`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁घटना ▁जनम ▁निधन ▁तिहुआर , ▁छुट्टी ▁अउरी ▁खास ▁महत्व ▁श्रेणी ... (+7 more)` | 17 |
+| 16k | `▁घटना ▁जनम ▁निधन ▁तिहुआर , ▁छुट्टी ▁अउरी ▁खास ▁महत्व ▁श्रेणी ... (+7 more)` | 17 |
+| 32k | `▁घटना ▁जनम ▁निधन ▁तिहुआर , ▁छुट्टी ▁अउरी ▁खास ▁महत्व ▁श्रेणी ... (+7 more)` | 17 |
+| 64k | `▁घटना ▁जनम ▁निधन ▁तिहुआर , ▁छुट्टी ▁अउरी ▁खास ▁महत्व ▁श्रेणी ... (+7 more)` | 17 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.138x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1263% unknown tokens
+- **Trade-off:** Larger vocabularies improve compression but increase model size
+- **Recommendation:** 32k vocabulary provides optimal balance for production use
+
+---
+## 2. N-gram Model Evaluation
+
+![N-gram Perplexity](visualizations/ngram_perplexity.png)
+
+![N-gram Coverage](visualizations/ngram_coverage.png)
+
+### Results
+
+| N-gram | Perplexity | Entropy | Unique N-grams | Top-100 Coverage | Top-1000 Coverage |
+|--------|------------|---------|----------------|------------------|-------------------|
+| **2-gram** | 1,553 🏆 | 10.60 | 29,844 | 40.4% | 78.0% |
+| **2-gram** | 643 🏆 | 9.33 | 6,318 | 48.7% | 91.9% |
+| **3-gram** | 11,076 | 13.44 | 104,826 | 16.6% | 45.2% |
+| **3-gram** | 4,981 | 12.28 | 50,779 | 21.0% | 55.3% |
+| **4-gram** | 42,879 | 15.39 | 294,598 | 9.9% | 28.5% |
+| **4-gram** | 22,284 | 14.44 | 220,351 | 12.6% | 34.3% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `क े` | 114,130 |
+| 2 | `े ं` | 61,648 |
+| 3 | `म े` | 52,589 |
+| 4 | `् र` | 51,939 |
+| 5 | `ल ा` | 46,397 |
+
+**3-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `म े ं` | 46,997 |
+| 2 | `् र े` | 23,873 |
+| 3 | `ा क े` | 20,218 |
+| 4 | `श ् र` | 18,887 |
+| 5 | `र े ण` | 18,054 |
+
+**4-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `श ् र े` | 18,107 |
+| 2 | `् र े ण` | 18,022 |
+| 3 | `र े ण ी` | 18,015 |
+| 4 | `े ण ी :` | 17,670 |
+| 5 | `ब ा ट े` | 8,587 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram with 643
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~34% of corpus
+- **Recommendation:** 4-gram or 5-gram for best predictive performance
+
+---
+## 3. Markov Chain Evaluation
+
+![Markov Entropy](visualizations/markov_entropy.png)
+
+![Markov Branching](visualizations/markov_branching.png)
+
+### Results
+
+| Context | Avg Entropy | Perplexity | Branching Factor | Unique Contexts | Predictability |
+|---------|-------------|------------|------------------|-----------------|----------------|
+| **1** | 0.5759 | 1.491 | 5.28 | 42,274 | 42.4% |
+| **1** | 1.2819 | 2.432 | 11.97 | 1,128 | 0.0% |
+| **2** | 0.3584 | 1.282 | 2.50 | 223,237 | 64.2% |
+| **2** | 1.1592 | 2.233 | 7.49 | 13,497 | 0.0% |
+| **3** | 0.2903 | 1.223 | 1.93 | 557,656 | 71.0% |
+| **3** | 0.8362 | 1.785 | 4.01 | 101,022 | 16.4% |
+| **4** | 0.2272 🏆 | 1.171 | 1.55 | 1,074,886 | 77.3% |
+| **4** | 0.5736 🏆 | 1.488 | 2.44 | 405,495 | 42.6% |
+
+### Generated Text Samples
+
+Below are text samples generated from each Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `ा ब ि ं आ य स ा क ि ल गइल । 1847 म स`
+2. `े खक आ अब ा थ ा लगववल े । एकर ठ ो र े ं`
+3. `् र ा न क े क े वन ब ि र ि ड ़ क`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `क े उपशहर ी इल ा क े ख ा त ा आ इनक े म ्`
+2. `े ं द ् र ि ल ा । एकर क े क ु म ा म`
+3. `म े ं व े ल ा । घटन ा सम ू ह ि मनद , मन`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `म े ं अउर ी कल ा न ि यर र ी फ ि ल ् म बनल`
+2. `् र े ण ी : ग ा यब ह ो च ु कल ब ा ड ़`
+3. `ा क े औसत ढ ा ल क े भइल आ पह ि ल ा व े व`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `श ् र े ण ी : 1991 श ् र े ण ी : भ ा रत ी`
+2. `् र े ण ी : न े क ् टरन ि ड ा ई ( फ ू ल`
+3. `र े ण ी : र ो हत ा स - र ो हत ा स ज ि नक`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 with 77.3% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (405,495 contexts)
+- **Recommendation:** Context-3 or Context-4 for text generation
+
+---
+## 4. Vocabulary Analysis
+
+![Zipf's Law](visualizations/zipf_law.png)
+
+![Top Words](visualizations/top20_words.png)
+
+![Coverage Curve](visualizations/vocab_coverage.png)
+
+### Statistics
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Vocabulary Size | 16,281 |
+| Total Tokens | 2,496,952 |
+| Mean Frequency | 153.37 |
+| Median Frequency | 4 |
+| Frequency Std Dev | 3206.88 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | क | 211,186 |
+| 2 | र | 156,322 |
+| 3 | ल | 130,779 |
+| 4 | स | 126,220 |
+| 5 | म | 115,896 |
+| 6 | न | 83,252 |
+| 7 | ब | 77,121 |
+| 8 | ज | 73,804 |
+| 9 | त | 63,272 |
+| 10 | प | 61,248 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | जदम | 2 |
+| 2 | जदब | 2 |
+| 3 | जदड | 2 |
+| 4 | ईजदय | 2 |
+| 5 | वजदय | 2 |
+| 6 | जदअन | 2 |
+| 7 | यरमतद | 2 |
+| 8 | धनमह | 2 |
+| 9 | नगद | 2 |
+| 10 | रचनन | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.4509 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.997542 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 80.9% |
+| Top 1,000 | 94.9% |
+| Top 5,000 | 98.5% |
+| Top 10,000 | 99.5% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9975 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 80.9% of corpus
+- **Long Tail:** 6,281 words needed for remaining 0.5% coverage
+
+---
+## 5. Word Embeddings Evaluation
+
+![Embedding Isotropy](visualizations/embedding_isotropy.png)
+
+![Similarity Matrix](visualizations/embedding_similarity.png)
+
+![t-SNE Words](visualizations/tsne_words.png)
+
+![t-SNE Sentences](visualizations/tsne_sentences.png)
+
+### Model Comparison
+
+| Model | Vocab Size | Dimension | Avg Norm | Std Norm | Isotropy |
+|-------|------------|-----------|----------|----------|----------|
+| **mono_32d** | 18,690 | 32 | 3.381 | 0.836 | 0.8624 🏆 |
+| **mono_64d** | 18,690 | 64 | 3.821 | 0.782 | 0.8215 |
+| **mono_128d** | 18,690 | 128 | 4.172 | 0.721 | 0.6400 |
+| **embeddings_enhanced** | 0 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.0000 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** mono_32d with 0.8624 (more uniform distribution)
+- **Dimension Trade-off:** Higher dimensions capture more semantics but reduce isotropy
+- **Vocabulary Coverage:** All models cover 18,690 words
+- **Recommendation:** 100d for balanced semantic capture and efficiency
+
+---
+## 6. Summary & Recommendations
+
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Production Recommendations
+
+| Component | Recommended | Rationale |
+|-----------|-------------|-----------|
+| Tokenizer | **32k BPE** | Best compression (4.14x) with low UNK rate |
+| N-gram | **5-gram** | Lowest perplexity (643) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (77.3%) |
+| Embeddings | **100d** | Balanced semantic capture and isotropy |
+
+---
+## Appendix: Metrics Glossary & Interpretation Guide
+
+This section provides definitions, intuitions, and guidance for interpreting the metrics used throughout this report.
+
+### Tokenizer Metrics
+
+**Compression Ratio**
+> *Definition:* The ratio of characters to tokens (chars/token). Measures how efficiently the tokenizer represents text.
+>
+> *Intuition:* Higher compression means fewer tokens needed to represent the same text, reducing sequence lengths for downstream models. A 3x compression means ~3 characters per token on average.
+>
+> *What to seek:* Higher is generally better for efficiency, but extremely high compression may indicate overly aggressive merging that loses morphological information.
+
+**Average Token Length (Fertility)**
+> *Definition:* Mean number of characters per token produced by the tokenizer.
+>
+> *Intuition:* Reflects the granularity of tokenization. Longer tokens capture more context but may struggle with rare words; shorter tokens are more flexible but increase sequence length.
+>
+> *What to seek:* Balance between 2-5 characters for most languages. Arabic/morphologically-rich languages may benefit from slightly longer tokens.
+
+**Unknown Token Rate (OOV Rate)**
+> *Definition:* Percentage of tokens that map to the unknown/UNK token, indicating words the tokenizer cannot represent.
+>
+> *Intuition:* Lower OOV means better vocabulary coverage. High OOV indicates the tokenizer encounters many unseen character sequences.
+>
+> *What to seek:* Below 1% is excellent; below 5% is acceptable. BPE tokenizers typically achieve very low OOV due to subword fallback.
+
+### N-gram Model Metrics
+
+**Perplexity**
+> *Definition:* Measures how "surprised" the model is by test data. Mathematically: 2^(cross-entropy). Lower values indicate better prediction.
+>
+> *Intuition:* If perplexity is 100, the model is as uncertain as if choosing uniformly among 100 options at each step. A perplexity of 10 means effectively choosing among 10 equally likely options.
+>
+> *What to seek:* Lower is better. Perplexity decreases with larger n-grams (more context). Values vary widely by language and corpus size.
+
+**Entropy**
+> *Definition:* Average information content (in bits) needed to encode the next token given the context. Related to perplexity: perplexity = 2^entropy.
+>
+> *Intuition:* High entropy means high uncertainty/randomness; low entropy means predictable patterns. Natural language typically has entropy between 1-4 bits per character.
+>
+> *What to seek:* Lower entropy indicates more predictable text patterns. Entropy should decrease as n-gram size increases.
+
+**Coverage (Top-K)**
+> *Definition:* Percentage of corpus occurrences explained by the top K most frequent n-grams.
+>
+> *Intuition:* High coverage with few patterns indicates repetitive/formulaic text; low coverage suggests diverse vocabulary usage.
+>
+> *What to seek:* Depends on use case. For language modeling, moderate coverage (40-60% with top-1000) is typical for natural text.
+
+### Markov Chain Metrics
+
+**Average Entropy**
+> *Definition:* Mean entropy across all contexts, measuring average uncertainty in next-word prediction.
+>
+> *Intuition:* Lower entropy means the model is more confident about what comes next. Context-1 has high entropy (many possible next words); Context-4 has low entropy (few likely continuations).
+>
+> *What to seek:* Decreasing entropy with larger context sizes. Very low entropy (<0.1) indicates highly deterministic transitions.
+
+**Branching Factor**
+> *Definition:* Average number of unique next tokens observed for each context.
+>
+> *Intuition:* High branching = many possible continuations (flexible but uncertain); low branching = few options (predictable but potentially repetitive).
+>
+> *What to seek:* Branching factor should decrease with context size. Values near 1.0 indicate nearly deterministic chains.
+
+**Predictability**
+> *Definition:* Derived metric: (1 - normalized_entropy) × 100%. Indicates how deterministic the model's predictions are.
+>
+> *Intuition:* 100% predictability means the next word is always certain; 0% means completely random. Real text falls between these extremes.
+>
+> *What to seek:* Higher predictability for text generation quality, but too high (>98%) may produce repetitive output.
+
+### Vocabulary & Zipf's Law Metrics
+
+**Zipf's Coefficient**
+> *Definition:* The slope of the log-log plot of word frequency vs. rank. Zipf's law predicts this should be approximately -1.
+>
+> *Intuition:* A coefficient near -1 indicates the corpus follows natural language patterns where a few words are very common and most words are rare.
+>
+> *What to seek:* Values between -0.8 and -1.2 indicate healthy natural language distribution. Deviations may suggest domain-specific or artificial text.
+
+**R² (Coefficient of Determination)**
+> *Definition:* Measures how well the linear fit explains the frequency-rank relationship. Ranges from 0 to 1.
+>
+> *Intuition:* R² near 1.0 means the data closely follows Zipf's law; lower values indicate deviation from expected word frequency patterns.
+>
+> *What to seek:* R² > 0.95 is excellent; > 0.99 indicates near-perfect Zipf adherence typical of large natural corpora.
+
+**Vocabulary Coverage**
+> *Definition:* Cumulative percentage of corpus tokens accounted for by the top N words.
+>
+> *Intuition:* Shows how concentrated word usage is. If top-100 words cover 50% of text, the corpus relies heavily on common words.
+>
+> *What to seek:* Top-100 covering 30-50% is typical. Higher coverage indicates more repetitive text; lower suggests richer vocabulary.
+
+### Word Embedding Metrics
+
+**Isotropy**
+> *Definition:* Measures how uniformly distributed vectors are in the embedding space. Computed as the ratio of minimum to maximum singular values.
+>
+> *Intuition:* High isotropy (near 1.0) means vectors spread evenly in all directions; low isotropy means vectors cluster in certain directions, reducing expressiveness.
+>
+> *What to seek:* Higher isotropy generally indicates better-quality embeddings. Values > 0.1 are reasonable; > 0.3 is good. Lower-dimensional embeddings tend to have higher isotropy.
+
+**Average Norm**
+> *Definition:* Mean magnitude (L2 norm) of word vectors in the embedding space.
+>
+> *Intuition:* Indicates the typical "length" of vectors. Consistent norms suggest stable training; high variance may indicate some words are undertrained.
+>
+> *What to seek:* Relatively consistent norms across models. The absolute value matters less than consistency (low std deviation).
+
+**Cosine Similarity**
+> *Definition:* Measures angular similarity between vectors, ranging from -1 (opposite) to 1 (identical direction).
+>
+> *Intuition:* Words with similar meanings should have high cosine similarity. This is the standard metric for semantic relatedness in embeddings.
+>
+> *What to seek:* Semantically related words should score > 0.5; unrelated words should be near 0. Synonyms often score > 0.7.
+
+**t-SNE Visualization**
+> *Definition:* t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding - a dimensionality reduction technique that preserves local structure for visualization.
+>
+> *Intuition:* Clusters in t-SNE plots indicate groups of semantically related words. Spread indicates vocabulary diversity; tight clusters suggest semantic coherence.
+>
+> *What to seek:* Meaningful clusters (e.g., numbers together, verbs together). Avoid over-interpreting distances - t-SNE preserves local, not global, structure.
+
+### General Interpretation Guidelines
+
+1. **Compare within model families:** Metrics are most meaningful when comparing models of the same type (e.g., 8k vs 64k tokenizer).
+2. **Consider trade-offs:** Better performance on one metric often comes at the cost of another (e.g., compression vs. OOV rate).
+3. **Context matters:** Optimal values depend on downstream tasks. Text generation may prioritize different metrics than classification.
+4. **Corpus influence:** All metrics are influenced by corpus characteristics. Wikipedia text differs from social media or literature.
+5. **Language-specific patterns:** Morphologically rich languages (like Arabic) may show different optimal ranges than analytic languages.
+
+
+### Visualizations Index
+
+| Visualization | Description |
+|---------------|-------------|
+| Tokenizer Compression | Compression ratios by vocabulary size |
+| Tokenizer Fertility | Average token length by vocabulary |
+| Tokenizer OOV | Unknown token rates |
+| Tokenizer Total Tokens | Total tokens by vocabulary |
+| N-gram Perplexity | Perplexity by n-gram size |
+| N-gram Entropy | Entropy by n-gram size |
+| N-gram Coverage | Top pattern coverage |
+| N-gram Unique | Unique n-gram counts |
+| Markov Entropy | Entropy by context size |
+| Markov Branching | Branching factor by context |
+| Markov Contexts | Unique context counts |
+| Zipf's Law | Frequency-rank distribution with fit |
+| Vocab Frequency | Word frequency distribution |
+| Top 20 Words | Most frequent words |
+| Vocab Coverage | Cumulative coverage curve |
+| Embedding Isotropy | Vector space uniformity |
+| Embedding Norms | Vector magnitude distribution |
+| Embedding Similarity | Word similarity heatmap |
+| Nearest Neighbors | Similar words for key terms |
+| t-SNE Words | 2D word embedding visualization |
+| t-SNE Sentences | 2D sentence embedding visualization |
+| Position Encoding | Encoding method comparison |
+| Model Sizes | Storage requirements |
+| Performance Dashboard | Comprehensive performance overview |
+
+---
+## About This Project
+
+### Data Source
+
+Models trained on [wikipedia-monthly](https://huggingface.co/datasets/omarkamali/wikipedia-monthly) - a monthly snapshot of Wikipedia articles across 300+ languages.
+
+### Project
+
+A project by **[Wikilangs](https://wikilangs.org)** - Open-source NLP models for every Wikipedia language.
+
+### Maintainer
+
+[Omar Kamali](https://omarkamali.com) - [Omneity Labs](https://omneitylabs.com)
+
+### Citation
+
+If you use these models in your research, please cite:
+
+```bibtex
+@misc{wikilangs2025,
+  author = {Kamali, Omar},
+  title = {Wikilangs: Open NLP Models for Wikipedia Languages},
+  year = {2025},
+  publisher = {HuggingFace},
+  url = {https://huggingface.co/wikilangs}
+  institution = {Omneity Labs}
+}
+```
+
+### License
+
+MIT License - Free for academic and commercial use.
+
+### Links
+
+- 🌐 Website: [wikilangs.org](https://wikilangs.org)
+- 🤗 Models: [huggingface.co/wikilangs](https://huggingface.co/wikilangs)
+- 📊 Data: [wikipedia-monthly](https://huggingface.co/datasets/omarkamali/wikipedia-monthly)
+- 👤 Author: [Omar Kamali](https://huggingface.co/omarkamali)
+---
+*Generated by Wikilangs Models Pipeline*
+
+*Report Date: 2025-12-28 05:13:57*
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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
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--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/bh_tokenizer_16k.vocab
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+<unk>	0
+<s>	0
+</s>	0
+<pad>	0
+▁क	-0
+▁के	-1
+▁स	-2
+▁म	-3
+▁ब	-4
+्र	-5
+▁ज	-6
+▁प	-7
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+ला	-9
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+▁र	-14
+▁ए	-15
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+▁न	-21
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+▁ल	-23
+ान	-24
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+▁ग	-26
+्रे	-27
+स्	-28
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+▁इ	-36
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+▁श्रेणी	-39
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+▁जा	-42
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+▁च	-44
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+क्	-46
+ंद	-47
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+▁एक	-52
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+▁चाहे	-468
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+कला	-3947
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+ुरा	-3950
+ौना	-3951
+ौली	-3952
+▁वो	-3953
+ियरी	-3954
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+▁शिकारी	-11742
+division	-11743
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+▁फिरी	-14580
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+▁बाँह	-14583
+▁बांड	-14584
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+▁ममता	-14589
+▁मरीज	-14590
+▁मुंड	-14591
+▁मुअल	-14592
+▁मेथी	-14593
+▁यज्ञ	-14594
+▁रचित	-14595
+▁राजे	-14596
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+▁घसकाव	-19150
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+▁चेंबर	-19152
+▁छोटकी	-19153
+▁जरुरत	-19154
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+▁जितलस	-19159
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+▁जोसेफ	-19162
+▁डुबकी	-19163
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+▁गुजरी	-26820
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+▁ग्रिल	-26822
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+▁चुनार	-26829
+▁चैलें	-26830
+▁चोञटा	-26831
+▁चौपाल	-26832
+▁छिछला	-26833
+▁छीछिल	-26834
+▁जड़ता	-26835
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+▁जाँता	-26838
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+▁झगड़ा	-26842
+▁टास्क	-26843
+▁टीथीस	-26844
+▁टैक्ट	-26845
+▁ट्राइ	-26846
+▁ट्राई	-26847
+▁ट्रिव	-26848
+▁ट्रीट	-26849
+▁ट्वीट	-26850
+▁ठहराव	-26851
+▁ठाकरे	-26852
+▁ठुकरा	-26853
+▁ठेकुआ	-26854
+▁डोभाल	-26855
+▁तब्बू	-26856
+▁तरंगन	-26857
+▁तलछटी	-26858
+▁तारिम	-26859
+▁तिरछा	-26860
+▁तिलका	-26861
+▁तीसरे	-26862
+▁तृतीय	-26863
+▁त्वचा	-26864
+▁थरिया	-26865
+▁दर्जन	-26866
+▁दहिना	-26867
+▁दुर्द	-26868
+▁दूषित	-26869
+▁देखलन	-26870
+▁देवास	-26871
+▁दोलखा	-26872
+▁दोहरी	-26873
+▁द्विस	-26874
+▁धँसके	-26875
+▁धड़कन	-26876
+▁धनंजय	-26877
+▁धन्वा	-26878
+▁नदर्न	-26879
+▁नहाये	-26880
+▁नाँवे	-26881
+▁नाओमी	-26882
+▁नान्य	-26883
+▁नामचा	-26884
+▁नालेज	-26885
+▁निकार	-26886
+▁निखिल	-26887
+▁निज़ा	-26888
+▁निषेध	-26889
+▁नेत्र	-26890
+▁नॉलेज	-26891
+▁पंडुक	-26892
+▁पदभार	-26893
+▁परमुख	-26894
+▁परसिध	-26895
+▁परिधि	-26896
+▁पर्सी	-26897
+▁पापुआ	-26898
+▁पायथन	-26899
+▁पास्ट	-26900
+▁पियरे	-26901
+▁पियले	-26902
+▁पियाज	-26903
+▁पुण्य	-26904
+▁पेंटी	-26905
+▁पैसिव	-26906
+▁पॉलिश	-26907
+▁पोर्श	-26908
+▁पोलिश	-26909
+▁पोसुआ	-26910
+▁प्रश्	-26911
+▁प्लंज	-26912
+▁फलदार	-26913
+▁फालतू	-26914
+▁बंदूक	-26915
+▁बढ़नी	-26916
+▁बनिया	-26917
+▁बम्बई	-26918
+▁बर्मन	-26919
+▁बलदेव	-26920
+▁बस्टर	-26921
+▁बारीक	-26922
+▁बियफे	-26923
+▁बिलार	-26924
+▁बैंगन	-26925
+▁बैप्ट	-26926
+▁ब्यंग	-26927
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+▁अमर्त्य	-27512
+▁अशोकवदन	-27513
+▁आक्रामक	-27514
+▁आयनमंडल	-27515
+▁आश्वासन	-27516
+▁इजराइली	-27517
+▁इटालियन	-27518
+▁उदारवाद	-27519
+▁उनईसवीं	-27520
+▁उपनगरीय	-27521
+▁उपेंद्र	-27522
+▁एंजेल्स	-27523
+▁एंटीलीज	-27524
+▁एडवोकेट	-27525
+▁ऑप्टिमा	-27526
+▁कंचनपुर	-27527
+▁कन्फर्म	-27528
+▁कभीकभार	-27529
+▁करीमनगर	-27530
+▁कर्तब्य	-27531
+▁कर्फ्यू	-27532
+▁कांगड़ा	-27533
+▁कालीकोट	-27534
+▁कालीदास	-27535
+▁काशीनाथ	-27536
+▁किदांबी	-27537
+▁किराँती	-27538
+▁किशनपुर	-27539
+▁कुंचिकल	-27540
+▁केंद्रक	-27541
+▁कैचमेंट	-27542
+▁कोमोरोस	-27543
+▁क्रियोल	-27544
+▁गाँधीजी	-27545
+▁गांधारी	-27546
+▁गुलज़ार	-27547
+▁गोंदिया	-27548
+▁गौरीपुर	-27549
+▁ग्राफिक	-27550
+▁ग्लासगो	-27551
+▁जांबिया	-27552
+▁जिउतिया	-27553
+▁जीवनकाल	-27554
+▁जेलीफिश	-27555
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+▁टूरिज्म	-27557
+▁डेंसिटी	-27558
+▁ड्रेनेज	-27559
+▁ढिल्लों	-27560
+▁तीव्रता	-27561
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+▁दक्षिणा	-27563
+▁दीनदयाल	-27564
+▁दीमापुर	-27565
+▁दूधसागर	-27566
+▁दॅवटॆना	-27567
+▁देखलावे	-27568
+▁दैर्ध्य	-27569
+▁धरनीदास	-27570
+▁धर्मवीर	-27571
+▁नस्ताली	-27572
+▁नामालूम	-27573
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+▁निजीकरण	-27575
+▁निर्मान	-27576
+▁निर्वाह	-27577
+▁नुनावुट	-27578
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+▁अर्पित	-30744
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+▁अस्तेय	-30746
+▁अस्थाई	-30747
+▁अहरौरा	-30748
+▁आइआइटी	-30749
+▁आईटीवी	-30750
+▁आन्ध्र	-30751
+▁आरिटार	-30752
+▁आलोचनो	-30753
+▁आश्विन	-30754
+▁आसनसोल	-30755
+▁आसमानी	-30756
+▁आस्थान	-30757
+▁इन्हें	-30758
+▁इम्फाल	-30759
+▁इष्टतम	-30760
+▁इस्कीम	-30761
+▁इहांके	-30762
+▁ईश्वरी	-30763
+▁ईसाइयत	-30764
+▁उच्चतर	-30765
+▁उठवलें	-30766
+▁उड्डयन	-30767
+▁उदहारण	-30768
+▁उनुकरा	-30769
+▁उपदेशक	-30770
+▁उर्वशी	-30771
+▁उलटफेर	-30772
+▁एडिलेड	-30773
+▁एनवायर	-30774
+▁एनालॉग	-30775
+▁एप्रोच	-30776
+▁एलएलबी	-30777
+▁एविएशन	-30778
+▁ऐल्प्स	-30779
+▁ऑब्लीक	-30780
+▁ओबेराय	-30781
+▁कंगारू	-30782
+▁कंट्री	-30783
+▁कंडीशन	-30784
+▁कचनारी	-30785
+▁कन्नूर	-30786
+▁कलचुरी	-30787
+▁कलियुग	-30788
+▁कहालीं	-30789
+▁कामदेव	-30790
+▁कामिनी	-30791
+▁किग्रा	-30792
+▁कियारा	-30793
+▁किशमिश	-30794
+▁किस्सा	-30795
+▁केनियो	-30796
+▁कोकिला	-30797
+▁कोचिंग	-30798
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+ीन	-286
+ारी	-287
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+▁कहल	-297
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+▁बी	-401
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+वना	-463
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+▁बिरा	-10374
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+▁उच्चा	-12979
+▁ओक्टा	-12980
+▁करेके	-12981
+▁कोंकण	-12982
+▁कोहरा	-12983
+▁क्रीक	-12984
+▁खरीदल	-12985
+▁गन्ना	-12986
+▁जगदीश	-12987
+▁जिक्र	-12988
+▁जेकरी	-12989
+▁झाँसी	-12990
+▁डिंपल	-12991
+▁ढांचा	-12992
+▁ताजिक	-12993
+▁दसवीं	-12994
+▁दस्खत	-12995
+▁धनिया	-12996
+▁नगरीय	-12997
+▁न्यून	-12998
+▁पनिहा	-12999
+▁परवेश	-13000
+▁पुतिन	-13001
+▁पेशाब	-13002
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+▁स्वयं	-13017
+काश्मीर	-13018
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+▁छठईं	-16916
+▁जनमत	-16917
+▁जबकी	-16918
+▁जरिए	-16919
+▁जीआइ	-16920
+▁जीरा	-16921
+▁झटका	-16922
+▁ठोकर	-16923
+▁डिक्	-16924
+▁ढाका	-16925
+▁तक्ष	-16926
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+▁दिबांग	-20796
+▁दियावे	-20797
+▁नाटकीय	-20798
+▁निकासी	-20799
+▁निर्मल	-20800
+▁पंखुरी	-20801
+▁पन्द्र	-20802
+▁परस्पर	-20803
+▁परिधान	-20804
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+▁पल्लवी	-20807
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+▁पिकनिक	-20809
+▁पैराडा	-20810
+▁प्रतिक	-20811
+▁प्रभास	-20812
+▁फ़ायदा	-20813
+▁फिजिकल	-20814
+▁फेयनमन	-20815
+▁फ्लोरी	-20816
+▁बँसुरी	-20817
+▁बढ़ेला	-20818
+▁बमबारी	-20819
+▁बहराइच	-20820
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+कर्ण	-21456
+कवनो	-21457
+कुड़	-21458
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+▁एडा	-21634
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+▁गहन	-21646
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+▁चंग	-21649
+▁छाप	-21650
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+▁शोरा	-24055
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+▁संकु	-24057
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+▁पहिलकी	-24662
+▁पाँचों	-24663
+▁पितामह	-24664
+▁पिरोला	-24665
+▁पिल्ला	-24666
+▁पुजारा	-24667
+▁पूछताछ	-24668
+▁पूर्णा	-24669
+▁पूर्ति	-24670
+▁पेरीजी	-24671
+▁पैरेंट	-24672
+▁प्रमबन	-24673
+▁प्राची	-24674
+▁प्रीतम	-24675
+▁प्रेमा	-24676
+▁प्लिनी	-24677
+▁प्लेटो	-24678
+▁फ्यूजन	-24679
+▁बरनाला	-24680
+▁बर्ड्स	-24681
+▁बहामास	-24682
+▁बान्हल	-24683
+▁बान्हे	-24684
+▁बालाजी	-24685
+▁बासमती	-24686
+▁बिजनौर	-24687
+▁बीएचयू	-24688
+▁बुकिंग	-24689
+▁बुर्जी	-24690
+▁बेरीया	-24691
+▁बैजनाथ	-24692
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+▁भेटाला	-24695
+▁भैरहवा	-24696
+▁मंगरइल	-24697
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+▁खोआ	-25902
+▁गरु	-25903
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+▁डोर	-25927
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+▁तरा	-25929
+▁ताई	-25930
+▁दमक	-25931
+▁दमा	-25932
+▁दिघ	-25933
+▁धमा	-25934
+▁धरी	-25935
+▁नयी	-25936
+▁नाट	-25937
+▁नात	-25938
+▁नॉक	-25939
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+▁पिच	-25944
+▁पिथ	-25945
+▁पेड	-25946
+▁पोट	-25947
+▁फरक	-25948
+▁फीड	-25949
+▁फूड	-25950
+▁बजर	-25951
+▁बझा	-25952
+▁बरि	-25953
+▁बसत	-25954
+▁बाच	-25955
+▁बिब	-25956
+▁बी॰	-25957
+▁बेट	-25958
+▁बैध	-25959
+▁भूज	-25960
+▁भोट	-25961
+▁मगे	-25962
+▁मज़	-25963
+▁मजु	-25964
+▁मनल	-25965
+▁मन्	-25966
+▁महज	-25967
+▁माड	-25968
+▁मुल	-25969
+▁मृग	-25970
+▁यलो	-25971
+▁रजा	-25972
+▁रुव	-25973
+▁रुस	-25974
+▁रॉस	-25975
+▁लगन	-25976
+▁लैस	-25977
+▁वज्	-25978
+▁वाद	-25979
+▁वॉल	-25980
+▁शरी	-25981
+▁शोप	-25982
+▁श्व	-25983
+▁सउँ	-25984
+▁सटे	-25985
+▁सतत	-25986
+▁सबक	-25987
+▁सवा	-25988
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+▁सील	-25990
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+▁चिल्ला	-27234
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+▁जानबूझ	-27244
+▁जियतार	-27245
+▁जिलावन	-27246
+▁जोनाथन	-27247
+▁टालेमी	-27248
+▁टेरेसा	-27249
+▁टॉटनहम	-27250
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+▁डेवेलप	-27253
+▁तकरीबन	-27254
+▁तपस्वी	-27255
+▁तर्जनी	-27256
+▁तस्करी	-27257
+▁तिकड़ी	-27258
+▁तिनसुक	-27259
+▁तिपिटक	-27260
+▁तिलंगी	-27261
+▁तिसरकी	-27262
+▁तीरंदा	-27263
+▁तुमकुर	-27264
+▁तेंदुआ	-27265
+▁थाक्रे	-27266
+▁दयानंद	-27267
+▁दून्नो	-27268
+▁धनतेरस	-27269
+▁धौलपुर	-27270
+▁नक्शान	-27271
+▁नाबोकव	-27272
+▁नाम्चे	-27273
+▁नाहियो	-27274
+▁निभइले	-27275
+▁निभावत	-27276
+▁निवारण	-27277
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+▁बैली	-29736
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+▁भचाऊ	-29740
+▁भतुआ	-29741
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+▁भरलस	-29743
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+▁मौली	-29779
+▁म्यु	-29780
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+▁यूटा	-29782
+▁येकर	-29783
+▁योगा	-29784
+▁रंगल	-29785
+▁रखना	-29786
+▁रणजी	-29787
+▁रफ़ी	-29788
+▁रसुआ	-29789
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+▁राईट	-29792
+▁राखत	-29793
+▁रामु	-29794
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+▁रिपु	-29796
+▁रिमा	-29797
+▁रुची	-29798
+▁रूबी	-29799
+▁रोंग	-29800
+▁रोगी	-29801
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+▁लिथा	-29809
+▁लिबे	-29810
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+▁लैका	-29817
+▁लोटा	-29818
+▁वइसे	-29819
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+▁वसूल	-29821
+▁वाका	-29822
+▁वासर	-29823
+▁वीलो	-29824
+▁वुलर	-29825
+▁वेडर	-29826
+▁वेले	-29827
+▁वैगन	-29828
+▁वैतर	-29829
+▁वैले	-29830
+▁वॉइस	-29831
+▁वॉयस	-29832
+▁शंका	-29833
+▁शजरा	-29834
+▁शुजा	-29835
+▁षड्य	-29836
+▁संयु	-29837
+▁सकती	-29838
+▁सतना	-29839
+▁सत्व	-29840
+▁सनेह	-29841
+▁सन्स	-29842
+▁सबएट	-29843
+▁समये	-29844
+▁सरवत	-29845
+▁सरवर	-29846
+▁सहजन	-29847
+▁सादी	-29848
+▁सान्	-29849
+▁साहस	-29850
+▁साहू	-29851
+▁सिंद	-29852
+▁सिता	-29853
+▁सिरप	-29854
+▁सिरा	-29855
+▁सिरे	-29856
+▁सींघ	-29857
+▁सीरी	-29858
+▁सुगम	-29859
+▁सूखे	-29860
+▁सूडो	-29861
+▁सृजन	-29862
+▁सेती	-29863
+▁सेरे	-29864
+▁सेवे	-29865
+▁सैनन	-29866
+▁सैनी	-29867
+▁सोने	-29868
+▁सोफी	-29869
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+▁विकाश	-30473
+▁विडाल	-30474
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+▁वुड्स	-30476
+▁वेंकट	-30477
+▁वेबैक	-30478
+▁शहनाई	-30479
+▁श्रोत	-30480
+▁श्वेत	-30481
+▁संघनन	-30482
+▁संचरण	-30483
+▁संदरभ	-30484
+▁संपति	-30485
+▁संयोग	-30486
+▁सकेनी	-30487
+▁सचखंड	-30488
+▁सड़मे	-30489
+▁सतलुज	-30490
+▁सतासी	-30491
+▁सत्तू	-30492
+▁सत्रह	-30493
+▁समाइल	-30494
+▁समिती	-30495
+▁सलवार	-30496
+▁सवर्ण	-30497
+▁ससुरा	-30498
+▁सांझी	-30499
+▁साइको	-30500
+▁साइदे	-30501
+▁साउदी	-30502
+▁साउने	-30503
+▁साथही	-30504
+▁सालिम	-30505
+▁सिनसि	-30506
+▁सिमूम	-30507
+▁सिलाई	-30508
+▁सीखले	-30509
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+परमान	-33730
+परम्प	-33731
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+▁बासी	-34340
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+▁बिदे	-34343
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+▁बीयर	-34349
+▁बीरर	-34350
+▁बुता	-34351
+▁बेकन	-34352
+▁बेचा	-34353
+▁बेडर	-34354
+▁बेवा	-34355
+▁बेसल	-34356
+▁बैठे	-34357
+▁बैरो	-34358
+▁बोअल	-34359
+▁बोगी	-34360
+▁बोनस	-34361
+▁बोनी	-34362
+▁बोर्	-34363
+▁बोल्	-34364
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+▁भउजी	-34367
+▁भएको	-34368
+▁भतार	-34369
+▁भब्य	-34370
+▁भरले	-34371
+▁भरुआ	-34372
+▁भागल	-34373
+▁भागो	-34374
+▁भिरी	-34375
+▁भीषण	-34376
+▁भूखी	-34377
+▁भैमी	-34378
+▁मंजु	-34379
+▁मईया	-34380
+▁मक्ख	-34381
+▁मढ़ल	-34382
+▁मण्ड	-34383
+▁मनाई	-34384
+▁मनेर	-34385
+▁मरिच	-34386
+▁मर्च	-34387
+▁महके	-34388
+▁महतो	-34389
+▁महाव	-34390
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+▁कॉर्प	-35036
+▁कॉर्ब	-35037
+▁कोनों	-35038
+▁कोरबा	-35039
+▁कोरोन	-35040
+▁क्रूर	-35041
+▁क्लॉज	-35042
+▁क्वान	-35043
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+▁महाद्वीपीय	-37477
+▁माइक्रोवेव	-37478
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+▁मिक्लाजुंग	-37480
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+▁मेथोडोलॉजी	-37483
+▁रवींद्रनाथ	-37484
+▁रामनाथपुरम	-37485
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+▁लिथास्फीयर	-37489
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+▁स्वायत्तता	-37502
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+▁अहं	-39392
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+▁उसु	-39417
+▁उहा	-39418
+▁ऊँख	-39419
+▁ऊटा	-39420
+▁ऊदल	-39421
+▁ऍम॰	-39422
+▁एअर	-39423
+▁एकक	-39424
+▁एच्	-39425
+▁एनो	-39426
+▁एन॰	-39427
+▁एरी	-39428
+▁एल॰	-39429
+▁एह्	-39430
+▁ऐजा	-39431
+▁ऑक्	-39432
+▁ओज़	-39433
+▁ओशो	-39434
+▁करज	-39435
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+▁कहु	-39437
+▁क़ा	-39438
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+▁केव	-39440
+▁केे	-39441
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+▁गरह	-39460
+▁गरे	-39461
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+▁घटो	-39469
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+▁घिन	-39471
+▁चकर	-39472
+▁चटख	-39473
+▁चरि	-39474
+▁चाट	-39475
+▁चास	-39476
+▁चिट	-39477
+▁चेज	-39478
+▁चैत	-39479
+▁छउआ	-39480
+▁छठि	-39481
+▁छथर	-39482
+▁छिर	-39483
+▁छील	-39484
+▁छोह	-39485
+▁जंक	-39486
+▁जगण	-39487
+▁जगा	-39488
+▁जनन	-39489
+▁जफर	-39490
+▁जमद	-39491
+▁जयः	-39492
+▁जयक	-39493
+▁जहँ	-39494
+▁ज़ो	-39495
+▁जाउ	-39496
+▁जाऽ	-39497
+▁जिव	-39498
+▁जेक	-39499
+▁जेर	-39500
+▁ज्व	-39501
+▁झपट	-39502
+▁झरो	-39503
+▁झाँ	-39504
+▁झाल	-39505
+▁झीं	-39506
+▁झेल	-39507
+▁टंग	-39508
+▁टंप	-39509
+▁टिन	-39510
+▁टील	-39511
+▁टेड	-39512
+▁टेस	-39513
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+ब्लेड	-40168
+ब्लॉग	-40169
+भउजाई	-40170
+भटिमा	-40171
+भाग्य	-40172
+भाज्य	-40173
+मंत्र	-40174
+मतारा	-40175
+मरारी	-40176
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+▁चर्म	-40811
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+▁चलला	-40813
+▁चांद	-40814
+▁चारी	-40815
+▁चालल	-40816
+▁चिपक	-40817
+▁चिया	-40818
+▁चिला	-40819
+▁चीतल	-40820
+▁चीफ़	-40821
+▁चुरु	-40822
+▁चूरा	-40823
+▁चैंट	-40824
+▁चैता	-40825
+▁चोगा	-40826
+▁चौपर	-40827
+▁चौसर	-40828
+▁च्या	-40829
+▁छटकल	-40830
+▁छन्द	-40831
+▁छहों	-40832
+▁छींक	-40833
+▁छौंक	-40834
+▁जंतर	-40835
+▁जइले	-40836
+▁जईले	-40837
+▁जगद्	-40838
+▁जनेऊ	-40839
+▁जमात	-40840
+▁जमान	-40841
+▁जरले	-40842
+▁ज़ेव	-40843
+▁जाँघ	-40844
+▁जाकर	-40845
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+▁करेजा	-42151
+▁करेनी	-42152
+▁कर्जा	-42153
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+▁काँची	-42156
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+▁कामाक	-42165
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+▁बिरला	-42580
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+▁बेचले	-42590
+▁बेतार	-42591
+▁बेनेट	-42592
+▁बेनेड	-42593
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+▁मेलिश	-42673
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+▁लोनकर	-42750
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+▁वजीफा	-42752
+▁वडाला	-42753
+▁वरंगल	-42754
+▁वरासत	-42755
+▁वरुणा	-42756
+▁वर्णक	-42757
+▁वर्दे	-42758
+▁वल्के	-42759
+▁वसूले	-42760
+▁वाइरल	-42761
+▁वाखान	-42762
+▁वातान	-42763
+▁वारसा	-42764
+▁वारसी	-42765
+▁वारेन	-42766
+▁वास्प	-42767
+▁विंडो	-42768
+▁विकृत	-42769
+▁विचलन	-42770
+▁विजिट	-42771
+▁विदाई	-42772
+▁वियोग	-42773
+▁विर्य	-42774
+▁विलिस	-42775
+▁विशाख	-42776
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+▁बँटलें	-43813
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+▁मिलिंद	-43944
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+▁मुख्यत	-43948
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+▁मुफ़्त	-43950
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+▁मेल्ली	-43953
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+▁मैकलोड	-43955
+▁मैकशेन	-43956
+▁मैग्नस	-43957
+▁मैग्ना	-43958
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+▁मोज़ेक	-43960
+▁मोजिला	-43961
+▁मोनाली	-43962
+▁मोनिका	-43963
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+▁मोहोरो	-43965
+▁यंत्रन	-43966
+▁यलम्बर	-43967
+▁यशोधरा	-43968
+▁यादगीर	-43969
+▁यारकंद	-43970
+▁युवराज	-43971
+▁यूएमजी	-43972
+▁यूएसबी	-43973
+▁यूरोपा	-43974
+▁रंगनाथ	-43975
+▁रंगभेद	-43976
+▁रंगीला	-43977
+▁रंधावा	-43978
+▁रघुपति	-43979
+▁रतनसेन	-43980
+▁रहेलिन	-43981
+▁रांगेय	-43982
+▁रात्री	-43983
+▁रामारा	-43984
+▁रायगंज	-43985
+▁रायसेन	-43986
+▁रिजर्ब	-43987
+▁रितिका	-43988
+▁रिश्वत	-43989
+▁रुखसार	-43990
+▁रुजीजी	-43991
+▁रूपटार	-43992
+▁रूलिंग	-43993
+▁रेडियन	-43994
+▁रेणुका	-43995
+▁रेलिजन	-43996
+▁रोटेशन	-43997
+▁रोपेया	-43998
+▁रोमियो	-43999
+▁रोल्पा	-44000
+▁रोहतगी	-44001
+▁लइकाईं	-44002
+▁लखनेसर	-44003
+▁लगवलें	-44004
+▁लगावें	-44005
+▁लजाधुर	-44006
+▁लड़ावे	-44007
+▁लड़िकी	-44008
+▁लागलें	-44009
+▁लाजियो	-44010
+▁लालगंज	-44011
+▁लिखवले	-44012
+▁लिखाईल	-44013
+▁लिखेला	-44014
+▁लिथियम	-44015
+▁लिसोथो	-44016
+▁लिस्बन	-44017
+▁लीडिंग	-44018
+▁लुटेरा	-44019
+▁लेलेंड	-44020
+▁लेवेले	-44021
+▁लैपटाप	-44022
+▁लॉजिकल	-44023
+▁वनस्पत	-44024
+▁वरमोंट	-44025
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+▁कोडियाक	-44620
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+▁क्वाड्र	-44628
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+▁खुबसूरत	-44631
+▁खुमजुंग	-44632
+▁खेलेंगे	-44633
+▁गंभीरता	-44634
+▁गरीबदास	-44635
+▁गांधीजी	-44636
+▁गांवसभा	-44637
+▁गार्डनर	-44638
+▁गिडवानी	-44639
+▁गिब्बंस	-44640
+▁गिरधारी	-44641
+▁गुड़मार	-44642
+▁गुणधर्म	-44643
+▁गुप्तचर	-44644
+▁गूदेदार	-44645
+▁गोलवलकर	-44646
+▁गोविंदा	-44647
+▁ग्रहाणु	-44648
+▁ग्रांउड	-44649
+▁ग्राहकन	-44650
+▁ग्रेनेड	-44651
+▁घटोत्कच	-44652
+▁घुलनशील	-44653
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+▁भरतनाट्यम्	-46409
+▁भूकेंद्रित	-46410
+▁मछलीपट्टनम	-46411
+▁ममफोर्डगंज	-46412
+▁महबिद्यालय	-46413
+▁मांगजाबुंग	-46414
+▁मानवतावादी	-46415
+▁मानवप्रेमी	-46416
+▁मिक्वाखोला	-46417
+▁मिर्जाखानी	-46418
+▁मिसिसिप्पी	-46419
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+▁मेटाफिजिकल	-46422
+▁मेथेमेटीका	-46423
+▁मेसीडोनिया	-46424
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+▁मॉरिटानिया	-46426
+▁मोटरसाइकिल	-46427
+▁म्युनिसिपल	-46428
+▁यथार्थवादी	-46429
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+▁ओटनी	-48895
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+▁रेव	-48929
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+▁किलर	-48968
+▁किवू	-48969
+▁कुटज	-48970
+▁कूष्	-48971
+▁कैके	-48972
+▁कैसा	-48973
+▁कोइर	-48974
+▁कोटि	-48975
+▁कोदो	-48976
+▁क्रय	-48977
+▁क्रौ	-48978
+▁खखरा	-48979
+▁खट्ट	-48980
+▁खनदह	-48981
+▁खनुआ	-48982
+▁खम्ह	-48983
+▁खयका	-48984
+▁खरको	-48985
+▁खरहा	-48986
+▁खरिद	-48987
+▁खरें	-48988
+▁खलरा	-48989
+▁खलील	-48990
+▁खसखस	-48991
+▁खाम्	-48992
+▁खोता	-48993
+▁गंजी	-48994
+▁गएको	-48995
+▁गङ्ग	-48996
+▁गजबे	-48997
+▁गजुर	-48998
+▁गडकर	-48999
+hom	-49000
+tom	-49001
+कैश	-49002
+फाक	-49003
+लग॰	-49004
+लिज	-49005
+शाई	-49006
+शॉक	-49007
+▁lp	-49008
+▁फॅ	-49009
+hārī	-49010
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+▁लूटल	-49655
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+▁लेंइ	-49657
+▁लेओन	-49658
+▁लेनन	-49659
+▁लेवू	-49660
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+▁लोड़	-49662
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+▁द्वीत	-53558
+▁धंसाव	-53559
+▁धब्बा	-53560
+▁धब्बे	-53561
+▁धराला	-53562
+▁धर्मं	-53563
+▁धर्मन	-53564
+▁धलभुम	-53565
+▁धाईजन	-53566
+▁धारना	-53567
+▁धुन्ध	-53568
+▁धोबिन	-53569
+▁धौम्य	-53570
+▁नइखें	-53571
+▁नटवरी	-53572
+▁नताली	-53573
+▁नन्हि	-53574
+▁नपाला	-53575
+▁नफ़रत	-53576
+▁नरेगा	-53577
+▁नरेटी	-53578
+▁नरोरा	-53579
+▁नवरतन	-53580
+▁नाकुर	-53581
+▁नाङ्ग	-53582
+▁नाटको	-53583
+▁नाड़ी	-53584
+▁नातिन	-53585
+▁नादिन	-53586
+▁नादिर	-53587
+▁नामची	-53588
+▁नावका	-53589
+▁नाववत	-53590
+▁निकाह	-53591
+▁निखार	-53592
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+▁नामते	-54752
+▁निक्ट	-54753
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+▁बायां	-54755
+▁बिपति	-54756
+▁लगातर	-54757
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+▁लोरें	-54770
+▁वक्कल	-54771
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+▁एवें	-54839
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+▁अन्तत	-54860
+▁अबारे	-54861
+▁उक्ति	-54862
+▁केमिक	-54863
+▁गिलोय	-54864
+▁देवें	-54865
+▁फतुहा	-54866
+▁बहारी	-54867
+▁लाटरी	-54868
+▁वघेला	-54869
+▁विपणन	-54870
+▁विपुल	-54871
+▁विबुध	-54872
+▁विभवा	-54873
+▁वियाह	-54874
+▁विरार	-54875
+▁विषमर	-54876
+▁विष्ण	-54877
+▁वीचैट	-54878
+▁वीमेन	-54879
+▁वीरता	-54880
+▁वृतिक	-54881
+▁वृहत्	-54882
+▁वॆन्न	-54883
+▁वेंडर	-54884
+▁वेदना	-54885
+▁वेलची	-54886
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+▁आरआईआर	-58150
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+▁आरक्षी	-58152
+▁आरसीबी	-58153
+▁आर्केड	-58154
+▁आलमगीर	-58155
+▁आलमपुर	-58156
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+▁त्यागी	-58678
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+▁थासांग	-58680
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+▁थेरेपी	-58683
+▁थ्रीडी	-58684
+▁दंडवते	-58685
+▁दंतकथा	-58686
+▁दखिनही	-58687
+▁दगाबाज	-58688
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+▁दर्शनन	-58690
+▁दादाजी	-58691
+▁दारोगा	-58692
+▁दार्खा	-58693
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+▁दाहिनी	-58695
+▁दिखावा	-58696
+▁दिगंबर	-58697
+▁दिनरात	-58698
+▁दिनांक	-58699
+▁दिपायल	-58700
+▁दिलबाग	-58701
+▁दिलवले	-58702
+▁दिवावे	-58703
+▁दिसबंर	-58704
+▁दिसांग	-58705
+▁दिहऽता	-58706
+▁दिहेले	-58707
+▁दीपकों	-58708
+▁दीप्ती	-58709
+▁दीर्घः	-58710
+▁दीवारी	-58711
+▁दीवाली	-58712
+▁दुधरेज	-58713
+▁दुन्ना	-58714
+▁दुन्नु	-58715
+▁दुबराज	-58716
+▁दुभाषी	-58717
+▁दुरंतो	-58718
+▁दुविधा	-58719
+▁दुसरको	-58720
+▁दूर्गा	-58721
+▁दूल्हा	-58722
+▁दूल्हे	-58723
+▁दूसरहा	-58724
+▁दृश्यन	-58725
+▁देउमाई	-58726
+▁देखवलस	-58727
+▁देखाइल	-58728
+▁देखेके	-58729
+▁देलेबा	-58730
+▁देवगड़	-58731
+▁देवपाल	-58732
+▁देवयान	-58733
+▁देवहंस	-58734
+▁देवाली	-58735
+▁देवेके	-58736
+▁देह्लस	-58737
+▁दोगुनी	-58738
+▁दोनवार	-58739
+▁द्यौष्	-58740
+▁द्रविड	-58741
+▁द्विगु	-58742
+▁धम्मपद	-58743
+▁धरतिये	-58744
+▁धरमदास	-58745
+▁धर्मिक	-58746
+▁धाराइल	-58747
+▁धिंगरा	-58748
+▁धुरिया	-58749
+▁धूपगढ़	-58750
+▁धूमपान	-58751
+▁धोबिया	-58752
+▁धौलाधर	-58753
+▁ध्रुपद	-58754
+▁नक्सान	-58755
+▁नगाड़ा	-58756
+▁नचनीया	-58757
+▁नज़ाकत	-58758
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+▁लॉरिएट	-59358
+▁लोखंडे	-59359
+▁लोगआदर	-59360
+▁लोगिपी	-59361
+▁लोचदार	-59362
+▁लोटपोट	-59363
+▁लोडिंग	-59364
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+वाल्मीकि	-59950
+वास्तविक	-59951
+वैद्यनाथ	-59952
+वैनेडियम	-59953
+वोलाटाइल	-59954
+षिकोत्सव	-59955
+सदरमुकाम	-59956
+सरायल्टी	-59957
+सर्विक्स	-59958
+सविन्द्र	-59959
+सहस्रनाम	-59960
+सिंटैक्स	-59961
+सियालकोट	-59962
+सीक्वेंस	-59963
+सीढ़ीदार	-59964
+सुमित्रा	-59965
+सुरक्षित	-59966
+सुरेंद्र	-59967
+सेंट्रिक	-59968
+सेकेंडरी	-59969
+सेक्युलर	-59970
+सोमालिया	-59971
+स्टिगेशन	-59972
+स्टेरॉइड	-59973
+स्टेशियन	-59974
+स्टैच्यू	-59975
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+▁महामहिम	-61152
+▁महामाया	-61153
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+▁महिलाएं	-61155
+▁महीसागर	-61156
+▁महेशतला	-61157
+▁माँगलिक	-61158
+▁माईभाषा	-61159
+▁माडर्नो	-61160
+▁माण्डवी	-61161
+▁मात्रिक	-61162
+▁मानागुआ	-61163
+▁मामाङखे	-61164
+▁मायोसीन	-61165
+▁मार्कोस	-61166
+▁मार्जिन	-61167
+▁मार्पाक	-61168
+▁मावेलिक	-61169
+▁मिलनवाँ	-61170
+▁मिलाटोस	-61171
+▁मीनाचिल	-61172
+▁मुरब्बा	-61173
+▁मुर्तजा	-61174
+▁मुल्तान	-61175
+▁मेंड़रा	-61176
+▁मेज़बान	-61177
+▁मेनार्ड	-61178
+▁मेलविले	-61179
+▁मेल्लेख	-61180
+▁मेहरगढ़	-61181
+▁मेहरजान	-61182
+▁मैकफीली	-61183
+▁मैकिनले	-61184
+▁मैट्रिक	-61185
+▁मैनीटोउ	-61186
+▁मैपइंफो	-61187
+▁मैरीनेट	-61188
+▁मैर्केल	-61189
+▁मैलापोर	-61190
+▁मोडिफाई	-61191
+▁मोतीचूर	-61192
+▁मोदीनगर	-61193
+▁मोनेटरी	-61194
+▁मोम्फली	-61195
+▁मोसैंडर	-61196
+▁म्यूनिख	-61197
+▁यमदग्नी	-61198
+▁यमेश्वर	-61199
+▁यांगवरक	-61200
+▁याग्निक	-61201
+▁यात्रीन	-61202
+▁युक्सोम	-61203
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+▁डोमिनियन	-62418
+▁ड्नीस्टर	-62419
+▁तकलामकान	-62420
+▁तक्षशीला	-62421
+▁तत्पश्चा	-62422
+▁तपेश्वरी	-62423
+▁तहसीलदार	-62424
+▁ताम्लिछा	-62425
+▁तावाश्री	-62426
+▁तिजहरिया	-62427
+▁तिथिबहुम	-62428
+▁तियानजिन	-62429
+▁तिलवाड़ा	-62430
+▁तुवाचुँग	-62431
+▁तूतुकुडी	-62432
+▁तेन्सुंग	-62433
+▁तोड़फोड़	-62434
+▁तोरियामा	-62435
+▁त्रयोदशी	-62436
+▁त्रिपुरे	-62437
+▁त्रिशंकू	-62438
+▁त्रिशुला	-62439
+▁दग्गुबती	-62440
+▁दशरूपकम्	-62441
+▁दाँतेदार	-62442
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_coverage.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_entropy.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_perplexity.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_unique.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_oov.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_total_tokens.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/top20_words.png differ
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--- /dev/null
+++ b/visualizations/tsne_sentences.png
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--- /dev/null
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Binary files /dev/null and b/visualizations/vocab_freq_dist.png differ
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@@ -0,0 +1,3 @@
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