diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
index a6344aac8c09253b3b630fb776ae94478aa0275b..5128fe6dbab6ef0227c02cffa9ad5350ab6c4dd6 100644
--- a/.gitattributes
+++ b/.gitattributes
@@ -33,3 +33,9 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/embedding_similarity.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/performance_dashboard.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/position_encoding_comparison.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_sentences.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_words.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/zipf_law.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cd31b909f2f5e06db64407ccd9c2bba546923c18
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,561 @@
+---
+language: de
+language_name: German
+language_family: germanic_west_continental
+tags:
+  - wikilangs
+  - nlp
+  - tokenizer
+  - embeddings
+  - n-gram
+  - markov
+  - wikipedia
+  - monolingual
+  - family-germanic_west_continental
+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: 4.386
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.7104
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 1000000
+generated: 2025-12-30
+---
+
+# German - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **German** 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** | 3.507x | 3.49 | 0.1233% | 8,236,556 |
+| **16k** | 3.844x | 3.82 | 0.1351% | 7,514,344 |
+| **32k** | 4.144x | 4.12 | 0.1457% | 6,969,900 |
+| **64k** | 4.386x 🏆 | 4.36 | 0.1541% | 6,586,435 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `Sezemitz bzw. Sesemitz bezeichnet
+
+ die Stadt Sezemice nad Loučnou, Tschechien
+ ...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁se z em itz ▁bzw . ▁s es em itz ... (+36 more)` | 46 |
+| 16k | `▁se z em itz ▁bzw . ▁s es em itz ... (+33 more)` | 43 |
+| 32k | `▁se zem itz ▁bzw . ▁ses em itz ▁bezeichnet ▁die ... (+27 more)` | 37 |
+| 64k | `▁se zem itz ▁bzw . ▁ses em itz ▁bezeichnet ▁die ... (+26 more)` | 36 |
+
+**Sample 2:** `Schillen ist der Name folgender Person:
+
+ Ida Schillen (* 1956), deutsche Politi...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁sch illen ▁ist ▁der ▁name ▁folgender ▁person : ▁i da ... (+21 more)` | 31 |
+| 16k | `▁sch illen ▁ist ▁der ▁name ▁folgender ▁person : ▁i da ... (+20 more)` | 30 |
+| 32k | `▁sch illen ▁ist ▁der ▁name ▁folgender ▁person : ▁ida ▁sch ... (+19 more)` | 29 |
+| 64k | `▁sch illen ▁ist ▁der ▁name ▁folgender ▁person : ▁ida ▁sch ... (+19 more)` | 29 |
+
+**Sample 3:** `Băltăreți ist der Name mehrerer Orte in Rumänien:
+
+ Băltăreți (Buzău), Dorf im K...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁b ă lt ă re ț i ▁ist ▁der ▁name ... (+47 more)` | 57 |
+| 16k | `▁b ă lt ă re ț i ▁ist ▁der ▁name ... (+45 more)` | 55 |
+| 32k | `▁b ă lt ă re ț i ▁ist ▁der ▁name ... (+45 more)` | 55 |
+| 64k | `▁b ă lt ă re ț i ▁ist ▁der ▁name ... (+44 more)` | 54 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.386x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1233% 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** | 397,539 🏆 | 18.60 | 14,975,925 | 8.9% | 20.8% |
+| **2-gram** | 330 🏆 | 8.37 | 56,875 | 63.2% | 98.5% |
+| **3-gram** | 4,321,490 | 22.04 | 46,313,184 | 3.0% | 7.5% |
+| **3-gram** | 3,011 | 11.56 | 458,754 | 25.3% | 66.1% |
+| **4-gram** | 16,869,913 | 24.01 | 94,033,907 | 1.7% | 4.3% |
+| **4-gram** | 18,869 | 14.20 | 3,362,393 | 12.7% | 36.5% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `kategorie :` | 6,792,008 |
+| 2 | `) ,` | 4,653,717 |
+| 3 | `in der` | 3,680,160 |
+| 4 | `. die` | 3,639,368 |
+| 5 | `, die` | 3,186,807 |
+
+**3-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `, s .` | 2,005,174 |
+| 2 | `) kategorie :` | 1,889,059 |
+| 3 | `. in :` | 957,571 |
+| 4 | `isbn 3 -` | 658,242 |
+| 5 | `einzelnachweise kategorie :` | 655,352 |
+
+**4-grams:**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `, isbn 3 -` | 601,963 |
+| 2 | `, isbn 978 -` | 507,252 |
+| 3 | `( hrsg . )` | 456,446 |
+| 4 | `978 - 3 -` | 454,406 |
+| 5 | `isbn 978 - 3` | 452,207 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram with 330
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~37% 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** | 0.8229 | 1.769 | 11.84 | 11,563,865 | 17.7% |
+| **1** | 0.3027 | 1.233 | 3.76 | 97,717 | 69.7% |
+| **2** | 0.4537 | 1.370 | 3.19 | 136,857,243 | 54.6% |
+| **2** | 0.4680 | 1.383 | 3.48 | 367,392 | 53.2% |
+| **3** | 0.2356 | 1.177 | 1.69 | 435,861,393 | 76.4% |
+| **3** | 0.6899 | 1.613 | 4.59 | 1,279,274 | 31.0% |
+| **4** | 0.1157 🏆 | 1.084 | 1.25 | 735,113,439 | 88.4% |
+| **4** | 0.7766 🏆 | 1.713 | 4.12 | 5,873,337 | 22.3% |
+
+### Generated Text Samples
+
+Below are text samples generated from each Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `. - richemont - hot 100 quadratkilometer , welche einflüsse wie beispielsweise in verbreitung ist ,`
+2. `, s . nach 1945 - us navy siehe auch niklaas c2 und mühevollen aufbau befindlichen`
+3. `der partei chinas größenwahn und kunstgewerbeschule zürich erschienenen faksimile “ ( landkreis gibt...`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `kategorie : autor kategorie : deutscher kategorie : mediziner ( 20 . rang schweizer cup und den`
+2. `) , haselmusch ( pongau , salzburg u . a . glienke : die etwa drei weiher`
+3. `in der die wache sowie geschätzt 7 , 5 – 6 ( 0 , 0554 6 +`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `, s . 296 widmete ihr die vehbi koç foundation contemporary art collection . the magazine of fantasy`
+2. `) kategorie : wärmekennwert kategorie : messgröße ( abwasserbehandlung ) kategorie : träger der army...`
+3. `. in : der tagesspiegel , 13 . juli 1267 , tochter von luigi vittorio bertarelli ( 1859`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `, isbn 3 - 930167 - 61 - 1 , s . 179 . untersuchungen und dokumentationen , die`
+2. `, isbn 978 - 3 - 00 - 000367 - 7 . wilfried seeba ( für das landesmuseum oldenburg`
+3. `( hrsg . ) : erwin piscator . das politische theater . ein kommentar . verlag schnell & steiner`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 with 88.4% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (5,873,337 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 | 1,000,000 |
+| Total Tokens | 970,645,273 |
+| Mean Frequency | 970.65 |
+| Median Frequency | 50 |
+| Frequency Std Dev | 60089.51 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | der | 31,690,610 |
+| 2 | und | 23,476,283 |
+| 3 | die | 22,916,244 |
+| 4 | in | 19,437,122 |
+| 5 | von | 12,408,327 |
+| 6 | im | 9,096,641 |
+| 7 | des | 8,632,745 |
+| 8 | den | 8,213,258 |
+| 9 | mit | 7,476,726 |
+| 10 | das | 6,990,663 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | flugzeugfertigung | 18 |
+| 2 | erzgebirgsklinikum | 18 |
+| 3 | kayoru | 18 |
+| 4 | sumino | 18 |
+| 5 | flüssigkeitskupplung | 18 |
+| 6 | 02599 | 18 |
+| 7 | purvaranga | 18 |
+| 8 | piassava | 18 |
+| 9 | domenick | 18 |
+| 10 | artentstehung | 18 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0172 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.998135 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 35.0% |
+| Top 1,000 | 55.9% |
+| Top 5,000 | 71.4% |
+| Top 10,000 | 77.6% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9981 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 35.0% of corpus
+- **Long Tail:** 990,000 words needed for remaining 22.4% coverage
+
+---
+## 5. Word Embeddings Evaluation
+
+![Embedding Isotropy](visualizations/embedding_isotropy.png)
+
+![Similarity Matrix](visualizations/embedding_similarity.png)
+
+![t-SNE Words](visualizations/tsne_words.png)
+
+![t-SNE Sentences](visualizations/tsne_sentences.png)
+
+### Model Comparison
+
+| Model | Vocab Size | Dimension | Avg Norm | Std Norm | Isotropy |
+|-------|------------|-----------|----------|----------|----------|
+| **mono_32d** | 4,270,148 | 32 | 3.020 | 0.882 | 0.7104 🏆 |
+| **mono_64d** | 4,270,148 | 64 | 3.422 | 0.855 | 0.6896 |
+| **mono_128d** | 4,270,148 | 128 | 3.801 | 0.852 | 0.6174 |
+| **embeddings_enhanced** | 0 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.0000 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** mono_32d with 0.7104 (more uniform distribution)
+- **Dimension Trade-off:** Higher dimensions capture more semantics but reduce isotropy
+- **Vocabulary Coverage:** All models cover 4,270,148 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 (4.39x) with low UNK rate |
+| N-gram | **5-gram** | Lowest perplexity (330) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (88.4%) |
+| 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 |
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+
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+## 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: 2025-12-30 08:16:31*
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+▁antip	-22824
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+upp	-19930
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+stoffwechsel	-34322
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+▁raumordnung	-34325
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+führender	-41848
+korrespon	-41849
+zulassung	-41850
+▁geflogen	-41851
+▁geländes	-41852
+▁telegraf	-41853
+▁thrakien	-41854
+sächsische	-41855
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+▁tonumfang	-54015
+▁trocknung	-54016
+▁uckermark	-54017
+▁vorwürfen	-54018
+▁wortarten	-54019
+▁abzuwenden	-54020
+▁blumenthal	-54021
+▁dienstsitz	-54022
+▁erzdiözese	-54023
+▁geschickte	-54024
+▁grundstoff	-54025
+▁konkordanz	-54026
+▁martinique	-54027
+▁modernsten	-54028
+▁penicillin	-54029
+▁reichspost	-54030
+▁verbrauchs	-54031
+▁vorführung	-54032
+songwriterin	-54033
+▁analysierte	-54034
+▁binnenmarkt	-54035
+▁dramaturgie	-54036
+▁gravierende	-54037
+▁kinetischen	-54038
+▁kulturpreis	-54039
+▁linkspartei	-54040
+▁rückführung	-54041
+▁wellershoff	-54042
+▁wiesbadener	-54043
+▁generalvikar	-54044
+▁jahresbeginn	-54045
+▁juristischer	-54046
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+▁geldgeber	-57397
+▁gruppiert	-57398
+▁havelland	-57399
+▁hohenberg	-57400
+▁invasions	-57401
+▁königssee	-57402
+▁neutraler	-57403
+▁rousseaus	-57404
+▁stifterin	-57405
+▁ungefähre	-57406
+▁verdankte	-57407
+feuerwehren	-57408
+▁assoziativ	-57409
+▁aufgezeigt	-57410
+▁ferdinando	-57411
+▁impfstoffe	-57412
+▁israelisch	-57413
+▁kanonische	-57414
+▁konjunktiv	-57415
+▁madagascar	-57416
+▁marienberg	-57417
+▁mittelteil	-57418
+▁oberkiefer	-57419
+▁rudolstadt	-57420
+▁somaliland	-57421
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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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+size 1669417655
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--- /dev/null
+++ b/models/word_ngram/de_4gram_word_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "n": 4,
+  "variant": "word",
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+}
\ No newline at end of file
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Binary files /dev/null and b/visualizations/embedding_isotropy.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/embedding_norms.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/markov_branching.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/markov_contexts.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/markov_entropy.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/model_sizes.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/nearest_neighbors.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_coverage.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_entropy.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_perplexity.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/ngram_unique.png differ
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--- /dev/null
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_compression.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_fertility.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_oov.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_total_tokens.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/top20_words.png differ
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Binary files /dev/null and b/visualizations/vocab_coverage.png differ
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