diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
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--- a/.gitattributes
+++ b/.gitattributes
@@ -33,3 +33,10 @@ 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/embedding_tsne_multilingual.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..813c8b1d7e291090b201cd36375d67195f23a8f0
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,766 @@
+---
+language: frp
+language_name: Arpitan
+language_family: romance_galloitalic
+tags:
+  - wikilangs
+  - nlp
+  - tokenizer
+  - embeddings
+  - n-gram
+  - markov
+  - wikipedia
+  - feature-extraction
+  - sentence-similarity
+  - tokenization
+  - n-grams
+  - markov-chain
+  - text-mining
+  - fasttext
+  - babelvec
+  - vocabulous
+  - vocabulary
+  - monolingual
+  - family-romance_galloitalic
+license: mit
+library_name: wikilangs
+pipeline_tag: text-generation
+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: 4.432
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.8533
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 0
+generated: 2026-01-04
+---
+
+# Arpitan - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Arpitan** 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, 5-gram)
+- Markov chains (context of 1, 2, 3, 4 and 5)
+- Subword N-gram and Markov chains
+- Embeddings in various sizes and dimensions (aligned and unaligned)
+- 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. Morphological Analysis (Experimental)](#6--morphological-analysis-experimental)
+- [7. Summary & Recommendations](#7-summary--recommendations)
+- [Metrics Glossary](#appendix-metrics-glossary--interpretation-guide)
+- [Visualizations Index](#visualizations-index)
+
+---
+## 1. Tokenizer Evaluation
+
+![Tokenizer Compression](visualizations/tokenizer_compression.png)
+
+![Tokenizer Fertility](visualizations/tokenizer_fertility.png)
+
+![Tokenizer OOV](visualizations/tokenizer_oov.png)
+
+![Total Tokens](visualizations/tokenizer_total_tokens.png)
+
+### Results
+
+| Vocab Size | Compression | Avg Token Len | UNK Rate | Total Tokens |
+|------------|-------------|---------------|----------|--------------|
+| **8k** | 3.752x | 3.76 | 0.1908% | 159,349 |
+| **16k** | 4.028x | 4.03 | 0.2048% | 148,425 |
+| **32k** | 4.260x | 4.27 | 0.2166% | 140,346 |
+| **64k** | 4.432x 🏆 | 4.44 | 0.2254% | 134,893 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `David Charvet (Liyon, 15 de mê est un actor francês d'origina arpetana. Charvet,...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁david ▁char vet ▁( liyon , ▁ 1 5 ▁de ... (+18 more)` | 28 |
+| 16k | `▁david ▁charvet ▁( liyon , ▁ 1 5 ▁de ▁mê ... (+15 more)` | 25 |
+| 32k | `▁david ▁charvet ▁( liyon , ▁ 1 5 ▁de ▁mê ... (+15 more)` | 25 |
+| 64k | `▁david ▁charvet ▁( liyon , ▁ 1 5 ▁de ▁mê ... (+15 more)` | 25 |
+
+**Sample 2:** `Cort-Mayor, tot-pariér Cort-Màyœr (Croméyeui en vâldoten), est na comena de la V...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁cort - mayor , ▁tot - pariér ▁cort - m ... (+28 more)` | 38 |
+| 16k | `▁cort - mayor , ▁tot - pariér ▁cort - m ... (+27 more)` | 37 |
+| 32k | `▁cort - mayor , ▁tot - pariér ▁cort - m ... (+26 more)` | 36 |
+| 64k | `▁cort - mayor , ▁tot - pariér ▁cort - màyœr ... (+21 more)` | 31 |
+
+**Sample 3:** `Antê est na comena de la Vâl d’Aoûta. de la Vâl d’Aoûta`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁ant ê ▁est ▁na ▁comena ▁de ▁la ▁vâl ▁d ’ ... (+8 more)` | 18 |
+| 16k | `▁ant ê ▁est ▁na ▁comena ▁de ▁la ▁vâl ▁d ’ ... (+8 more)` | 18 |
+| 32k | `▁antê ▁est ▁na ▁comena ▁de ▁la ▁vâl ▁d ’ aoûta ... (+7 more)` | 17 |
+| 64k | `▁antê ▁est ▁na ▁comena ▁de ▁la ▁vâl ▁d ’ aoûta ... (+7 more)` | 17 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.432x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1908% 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 Unique](visualizations/ngram_unique.png)
+
+![N-gram Coverage](visualizations/ngram_coverage.png)
+
+### Results
+
+| N-gram | Variant | Perplexity | Entropy | Unique N-grams | Top-100 Coverage | Top-1000 Coverage |
+|--------|---------|------------|---------|----------------|------------------|-------------------|
+| **2-gram** | Word | 3,875 | 11.92 | 12,862 | 22.5% | 56.7% |
+| **2-gram** | Subword | 300 🏆 | 8.23 | 2,633 | 63.9% | 99.1% |
+| **3-gram** | Word | 7,576 | 12.89 | 21,319 | 15.1% | 45.6% |
+| **3-gram** | Subword | 2,356 | 11.20 | 19,570 | 26.8% | 69.6% |
+| **4-gram** | Word | 12,950 | 13.66 | 38,195 | 12.2% | 39.0% |
+| **4-gram** | Subword | 10,867 | 13.41 | 86,875 | 14.5% | 41.7% |
+| **5-gram** | Word | 10,775 | 13.40 | 31,168 | 12.8% | 41.5% |
+| **5-gram** | Subword | 28,788 | 14.81 | 185,811 | 9.5% | 30.0% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `de la` | 7,927 |
+| 2 | `de l` | 4,843 |
+| 3 | `en francês` | 2,035 |
+| 4 | `est un` | 1,537 |
+| 5 | `est na` | 1,506 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `notes et rèferences` | 921 |
+| 2 | `lims de defôr` | 887 |
+| 3 | `et rèferences notes` | 838 |
+| 4 | `que sè trôve` | 823 |
+| 5 | `du calendriér grègorien` | 787 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `notes et rèferences notes` | 838 |
+| 2 | `que sè trôve dens` | 676 |
+| 3 | `sè trôve dens lo` | 616 |
+| 4 | `règ ion ôvèrgne rôno` | 598 |
+| 5 | `trôve dens lo dèpartament` | 594 |
+
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `que sè trôve dens lo` | 610 |
+| 2 | `sè trôve dens lo dèpartament` | 594 |
+| 3 | `règ ion ôvèrgne rôno ârpes` | 583 |
+| 4 | `en règ ion ôvèrgne rôno` | 573 |
+| 5 | `trôve dens lo dèpartament de` | 541 |
+
+**2-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d` | 93,461 |
+| 2 | `e _` | 89,908 |
+| 3 | `s _` | 81,969 |
+| 4 | `a _` | 81,049 |
+| 5 | `_ l` | 70,807 |
+
+**3-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e` | 53,565 |
+| 2 | `d e _` | 42,218 |
+| 3 | `e s _` | 30,241 |
+| 4 | `l a _` | 24,855 |
+| 5 | `_ l a` | 20,309 |
+
+**4-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e _` | 40,630 |
+| 2 | `_ l a _` | 18,775 |
+| 3 | `d e _ l` | 16,081 |
+| 4 | `_ e t _` | 16,050 |
+| 5 | `_ d u _` | 12,274 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e _ l` | 15,995 |
+| 2 | `_ e s t _` | 8,935 |
+| 3 | `e _ l a _` | 8,731 |
+| 4 | `d e _ l a` | 7,987 |
+| 5 | `a _ d e _` | 7,692 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 300
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~30% of corpus
+- **Recommendation:** 4-gram or 5-gram for best predictive performance
+
+---
+## 3. Markov Chain Evaluation
+
+![Markov Entropy](visualizations/markov_entropy.png)
+
+![Markov Contexts](visualizations/markov_contexts.png)
+
+![Markov Branching](visualizations/markov_branching.png)
+
+### Results
+
+| Context | Variant | Avg Entropy | Perplexity | Branching Factor | Unique Contexts | Predictability |
+|---------|---------|-------------|------------|------------------|-----------------|----------------|
+| **1** | Word | 0.6833 | 1.606 | 3.88 | 60,657 | 31.7% |
+| **1** | Subword | 1.0805 | 2.115 | 8.29 | 778 | 0.0% |
+| **2** | Word | 0.2270 | 1.170 | 1.54 | 234,074 | 77.3% |
+| **2** | Subword | 0.9698 | 1.959 | 5.76 | 6,449 | 3.0% |
+| **3** | Word | 0.0984 | 1.071 | 1.18 | 358,473 | 90.2% |
+| **3** | Subword | 0.8264 | 1.773 | 3.96 | 37,109 | 17.4% |
+| **4** | Word | 0.0495 🏆 | 1.035 | 1.08 | 419,570 | 95.1% |
+| **4** | Subword | 0.6064 | 1.522 | 2.56 | 146,964 | 39.4% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `de la ples èpatâs dens lo seto de les alemagnes ôtriche contre pendent sa m m`
+2. `la ferveur d or de l en règ ionalisto de l endrêt vocabulèro rèferences notes et`
+3. `et dictionnaire français liyon nèssences giuseppe mariano egaña universidad de vôd dês lo seto patoi...`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `de la rèpublica francêsa entre lo v continu et le r roulâ at étâ remplaciê per le`
+2. `de l alsace iwar werlen matthias grünert èd italica raetica gallica studia linguarum litterarum arti...`
+3. `en francês est na comena francêsa et arpetana de banye èthendiu per piérro duplê lo jouventua calço`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `notes et rèferences notes vocabulèro rèferences de l en de l en de tant qu en môrts roxelane`
+2. `et rèferences notes rèferences de la savouè francês de l isera les doux dèrriérs kilomètros ont uvèr...`
+3. `lims de defôr âjo de france`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `notes et rèferences notes rèferences de la savouè d avâl arpetan de sports d hivèrn du musê dôfenen ...`
+2. `que sè trôve dens lo dèpartament de la lêre en règ ion ôvèrgne rôno ârpes los habitents du velâjo`
+3. `sè trôve dens lo dèpartament de la lêre en règ ion borgogne franche comtât los habitents du velâjo s...`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `_dir_dust_di,_t,`
+2. `et_ubolesatre_p.`
+3. `at._élyâyarçanâl`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `_des_de_de_39-64_`
+2. `e_nonqu’es_procal`
+3. `s_véls_devartiérs`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `_de_du_chârmetllar`
+2. `de_loirenciacionâr`
+3. `es_ont_de_la_vencr`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `_de_la_barmacopo_de`
+2. `_la_vela_des_vocabu`
+3. `de_la_bourk_»_adv_d`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 95.1% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (146,964 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 | 25,646 |
+| Total Tokens | 594,200 |
+| Mean Frequency | 23.17 |
+| Median Frequency | 3 |
+| Frequency Std Dev | 373.02 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | de | 41,301 |
+| 2 | la | 20,109 |
+| 3 | et | 16,321 |
+| 4 | en | 13,958 |
+| 5 | lo | 13,046 |
+| 6 | du | 12,396 |
+| 7 | l | 11,637 |
+| 8 | est | 9,993 |
+| 9 | d | 9,696 |
+| 10 | a | 6,854 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | gewesen | 2 |
+| 2 | müh | 2 |
+| 3 | professors | 2 |
+| 4 | seiant | 2 |
+| 5 | hoch | 2 |
+| 6 | sich | 2 |
+| 7 | too | 2 |
+| 8 | pereat | 2 |
+| 9 | pèreisset | 2 |
+| 10 | rêpond | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.1126 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.996613 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 48.2% |
+| Top 1,000 | 74.5% |
+| Top 5,000 | 88.1% |
+| Top 10,000 | 93.3% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9966 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 48.2% of corpus
+- **Long Tail:** 15,646 words needed for remaining 6.7% 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)
+
+
+### 5.1 Cross-Lingual Alignment
+
+![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 | 0.8533 | 0.3620 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.7080 | 0.3125 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.2790 | 0.2979 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.8533 🏆 | 0.3573 | 0.0340 | 0.2060 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.7080 | 0.3022 | 0.0800 | 0.2980 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.2790 | 0.2962 | 0.1260 | 0.4020 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** aligned_32d with 0.8533 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.3213. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 12.6% R@1 in cross-lingual retrieval.
+- **Recommendation:** 128d aligned for best cross-lingual performance
+
+---
+## 6.  Morphological Analysis (Experimental)
+
+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 | **5.000** | High morphological productivity | Reliable analysis |
+| Idiomaticity Gap | **0.381** | High formulaic/idiomatic content | - |
+
+### 6.2 Affix Inventory (Productive Units)
+
+These are the most productive prefixes and suffixes identified by sampling the vocabulary for global substitutability patterns. A unit is considered an affix if stripping it leaves a valid stem that appears in other contexts.
+
+#### Productive Prefixes
+| Prefix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-co` | cornèlye, columbân, compto |
+| `-ch` | chouèséssont, chesalles, chasper |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-s` | besièrs, mans, chesalles |
+| `-es` | chesalles, romanes, sassenajouèses |
+| `-on` | frutificacion, enstitucion, différenciation |
+| `-nt` | chouèséssont, variant, fassévont |
+| `-ns` | mans, dragons, pontesans |
+
+### 6.3 Bound Stems (Lexical Roots)
+
+Bound stems are high-frequency subword units that are semantically cohesive but rarely appear as standalone words. These often correspond to the 'core' of a word that requires inflection or derivation to be valid.
+
+| Stem | Cohesion | Substitutability | Examples |
+|------|----------|------------------|----------|
+| `ranc` | 1.61x | 40 contexts | franc, rancé, drance |
+| `cion` | 1.68x | 33 contexts | accion, nocion, nacion |
+| `etan` | 2.23x | 12 contexts | gaetano, arpetan, erpetan |
+| `anta` | 1.82x | 22 contexts | santa, antan, tanta |
+| `peta` | 2.23x | 11 contexts | petar, arpetan, erpetan |
+| `acio` | 1.82x | 20 contexts | nacion, lacion, stacion |
+| `avou` | 1.81x | 17 contexts | avoué, avouë, avouì |
+| `uiss` | 2.18x | 10 contexts | buisse, suisso, suisse |
+| `isto` | 1.53x | 26 contexts | visto, istos, cristo |
+| `iant` | 1.75x | 16 contexts | diant, aviant, étiant |
+| `rpet` | 2.23x | 8 contexts | arpetan, arpette, erpetan |
+| `omen` | 1.56x | 19 contexts | women, romen, comenê |
+
+### 6.4 Affix Compatibility (Co-occurrence)
+
+This table shows which prefixes and suffixes most frequently co-occur on the same stems, revealing the 'stacking' rules of the language's morphology.
+
+| Prefix | Suffix | Frequency | Examples |
+|--------|--------|-----------|----------|
+| `-co` | `-s` | 69 words | concèpcions, conches |
+| `-ch` | `-s` | 40 words | chexbres, chevâls |
+| `-co` | `-es` | 26 words | conches, comenes |
+| `-co` | `-on` | 22 words | comparèson, coalicion |
+| `-co` | `-nt` | 19 words | confondont, corent |
+| `-ch` | `-es` | 18 words | chexbres, chasèles |
+| `-co` | `-ns` | 13 words | concèpcions, cotens |
+| `-ch` | `-on` | 10 words | chambllon, chillon |
+| `-ch` | `-nt` | 5 words | chavonont, chantont |
+| `-ch` | `-ns` | 4 words | chens, chaneins |
+
+### 6.5 Recursive Morpheme Segmentation
+
+Using **Recursive Hierarchical Substitutability**, we decompose complex words into their constituent morphemes. This approach handles nested affixes (e.g., `prefix-prefix-root-suffix`).
+
+| Word | Suggested Split | Confidence | Stem |
+|------|-----------------|------------|------|
+| trentines | **`trentin-es`** | 4.5 | `trentin` |
+| neuchâteloises | **`neuchâtelois-es`** | 4.5 | `neuchâtelois` |
+| reprèsentent | **`reprèsente-nt`** | 4.5 | `reprèsente` |
+| vôdouèses | **`vôdouès-es`** | 4.5 | `vôdouès` |
+| dèssèrtes | **`dèssèrt-es`** | 4.5 | `dèssèrt` |
+| grenoblouèses | **`grenoblouès-es`** | 4.5 | `grenoblouès` |
+| véselyinouèses | **`véselyinouès-es`** | 4.5 | `véselyinouès` |
+| appellent | **`appelle-nt`** | 4.5 | `appelle` |
+| charentes | **`ch-arent-es`** | 3.0 | `arent` |
+| conclusion | **`co-nclusi-on`** | 3.0 | `nclusi` |
+| comparèsons | **`co-mparèso-ns`** | 3.0 | `mparèso` |
+| siuventes | **`siuve-nt-es`** | 3.0 | `siuve` |
+| compèticions | **`co-mpèticio-ns`** | 3.0 | `mpèticio` |
+| châtenêècrivont | **`ch-âtenêècrivo-nt`** | 3.0 | `âtenêècrivo` |
+| communities | **`co-mmuniti-es`** | 3.0 | `mmuniti` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language Arpitan 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
+
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Production Recommendations
+
+| Component | Recommended | Rationale |
+|-----------|-------------|-----------|
+| Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (4.43x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (300) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (95.1%) |
+| 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},
+  doi = {10.5281/zenodo.18073153},
+  publisher = {Zenodo},
+  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)
+- 🤝 Sponsor: [Featherless AI](https://featherless.ai)
+---
+*Generated by Wikilangs Models Pipeline*
+
+*Report Date: 2026-01-04 14:50:14*
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+{"lang": "frp", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+{
+  "language": "frp",
+  "dimension": 128,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 3580,
+  "vocab_size": 9615
+}
\ No newline at end of file
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+{"lang": "frp", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+{
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+  "dimension": 32,
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+  "vocab_size": 9615
+}
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "frp", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+}
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1,3 @@
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+++ b/models/embeddings/monolingual/frp_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "frp", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/frp_128d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/frp_128d_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..637ae733eeaca07763904a873abe6a6839234461
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/frp_128d_metadata.json
@@ -0,0 +1,15 @@
+{
+  "language": "frp",
+  "dimension": 128,
+  "version": "monolingual",
+  "training_params": {
+    "algorithm": "skipgram",
+    "min_count": 5,
+    "window": 5,
+    "negative": 5,
+    "epochs": 5,
+    "encoding_method": "rope",
+    "dim": 128
+  },
+  "vocab_size": 9615
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/frp_32d.bin b/models/embeddings/monolingual/frp_32d.bin
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index 0000000000000000000000000000000000000000..c08c9702e4bea176542f62afce0e6080156d0ba6
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/frp_32d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:58e3ac07846bf587592a264cf8911aedd16841eae93a315c90b2e3bb10232924
+size 258628075
diff --git a/models/embeddings/monolingual/frp_32d.meta.json b/models/embeddings/monolingual/frp_32d.meta.json
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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+{"lang": "frp", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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+  },
+  "vocab_size": 9615
+}
\ 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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diff --git a/models/subword_markov/frp_markov_ctx4_subword_metadata.json b/models/subword_markov/frp_markov_ctx4_subword_metadata.json
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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
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/frp_5gram_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+▁lexikon	-3226
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+▁svizzer	-3228
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+▁gaston	-3275
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+▁grantes	-3282
+▁octobro	-3283
+▁pendant	-3284
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+▁pologne	-3286
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+ôstral	-3328
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+▁genro	-3331
+▁josèf	-3332
+▁nivél	-3333
+itèrran	-3334
+▁chousa	-3335
+▁crèâye	-3336
+▁grants	-3337
+▁mètros	-3338
+▁artisto	-3339
+▁gemeind	-3340
+▁matèmat	-3341
+èstacions	-3342
+▁botanico	-3343
+▁chansons	-3344
+▁sendecos	-3345
+▁svizzeri	-3346
+▁variètât	-3347
+▁dialèctos	-3348
+▁mouvament	-3349
+▁mèditèrran	-3350
+▁universidad	-3351
+éc	-3352
+aro	-3353
+cal	-3354
+eri	-3355
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+ker	-3357
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+▁fre	-3377
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+▁mistral	-4567
+▁mèrciér	-4568
+▁quemeun	-4569
+▁alemanda	-4570
+▁bretagne	-4571
+▁gruviére	-4572
+▁première	-4573
+▁premiérs	-4574
+▁senagôga	-4575
+▁bèatitude	-4576
+▁champagne	-4577
+▁gruviéres	-4578
+▁principâl	-4579
+▁protègiér	-4580
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+▁fenom	-4767
+▁journ	-4768
+▁marqu	-4769
+▁puble	-4770
+▁reuss	-4771
+▁solèt	-4772
+▁sâles	-4773
+▁sêson	-4774
+▁valor	-4775
+▁vieux	-4776
+▁ècart	-4777
+▁égoua	-4778
+bastien	-4779
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+jornâla	-4781
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+▁bulgar	-4783
+▁chanôs	-4784
+▁cheval	-4785
+▁concèp	-4786
+▁dècrit	-4787
+▁fôrmes	-4788
+▁julyèt	-4789
+▁norvèg	-4790
+▁postâl	-4791
+▁rivier	-4792
+▁réstos	-4793
+▁secrèt	-4794
+▁solèta	-4795
+▁travâl	-4796
+▁trésor	-4797
+▁apelâye	-4798
+▁francés	-4799
+▁lombard	-4800
+▁modèrna	-4801
+▁municip	-4802
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+▁nouveau	-4804
+▁portant	-4805
+▁pouenta	-4806
+▁poésies	-4807
+▁valence	-4808
+▁vielyes	-4809
+▁catholic	-4810
+▁cristina	-4811
+▁institut	-4812
+▁occitans	-4813
+▁supèrior	-4814
+▁chalendes	-4815
+▁françoise	-4816
+▁françoués	-4817
+▁grammaire	-4818
+▁ècartâyes	-4819
+▁protèccion	-4820
+▁diensvarianta	-4821
+▁entèrnacionâlas	-4822
+dj	-4823
+ds	-4824
+uk	-4825
+ка	-4826
+ava	-4827
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+ôvra	-4860
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+▁nik	-4869
+▁pag	-4870
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+▁tav	-4872
+▁tay	-4873
+▁vul	-4874
+▁vâs	-4875
+anges	-4876
+diens	-4877
+elyon	-4878
+erica	-4879
+gôche	-4880
+liyon	-4881
+ousse	-4882
+quier	-4883
+èrnes	-4884
+▁assé	-4885
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+▁ches	-4887
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+▁face	-4890
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+italie	-4903
+matten	-4904
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+baptista	-5660
+carignan	-5661
+èconomia	-5662
+▁aliance	-5663
+▁conteur	-5664
+▁cèrtins	-5665
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+▁mestrâl	-7918
+▁payèrna	-7919
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+▁tècnica	-7929
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+▁ôtriche	-7931
+eografica	-7932
+françouès	-7933
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+▁pav	-8680
+▁pok	-8681
+▁pun	-8682
+▁què	-8683
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+▁huba	-9425
+▁hèct	-9426
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+▁jacc	-9428
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+▁litu	-9431
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+▁mèrlo	-11512
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+▁bichurina	-13559
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+▁botanisto	-13561
+▁botsouana	-13562
+▁bourgogne	-13563
+▁bressanes	-13564
+▁burlesque	-13565
+▁capacitât	-13566
+▁caricatur	-13567
+▁catalunya	-13568
+▁catégorie	-13569
+▁charlotte	-13570
+▁christoph	-13571
+▁châtelnof	-13572
+▁cognessua	-13573
+▁comandant	-13574
+▁confusion	-13575
+▁constanta	-13576
+▁coubertin	-13577
+▁croméyeui	-13578
+▁decurtins	-13579
+▁dialectes	-13580
+▁endispens	-13581
+▁ensemblos	-13582
+▁erratique	-13583
+▁estrâbôrg	-13584
+▁farmacopâ	-13585
+▁filologia	-13586
+▁fléchères	-13587
+▁fondation	-13588
+▁fraccions	-13589
+▁fribôrgês	-13590
+▁fèrdinand	-13591
+▁gilliéron	-13592
+▁grammatik	-13593
+▁gremesuel	-13594
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+▁bièloruss	-4950
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+▁hidrolog	-6444
+▁légendes	-6445
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+▁reviéres	-6447
+▁saussure	-6448
+▁ècrivens	-6449
+iôècrivont	-6450
+▁bonaparte	-6451
+▁constitue	-6452
+▁contempor	-6453
+▁ferdinand	-6454
+▁fllorence	-6455
+▁gllaciérs	-6456
+▁hèmisféro	-6457
+▁mouvement	-6458
+▁relogeria	-6459
+▁univèrsit	-6460
+▁vèrtèbrâs	-6461
+▁changement	-6462
+▁complètâye	-6463
+▁cromosomos	-6464
+▁lengouista	-6465
+▁minoritâts	-6466
+▁miéjornâla	-6467
+▁reprèsente	-6468
+▁topografia	-6469
+endèpendance	-6470
+▁dèscripcion	-6471
+▁littèratura	-6472
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+▁recueillis	-13682
+▁reproduire	-13683
+▁romanische	-13684
+▁république	-13685
+▁senagôgues	-13686
+▁spèctâcllo	-13687
+▁tchahtéyón	-13688
+▁transformâ	-13689
+▁tsaeringue	-13690
+▁valdôtains	-13691
+▁vèrnâcllos	-13692
+▁èvènaments	-13693
+iérevarianta	-13694
+mancâblament	-13695
+▁catolicismo	-13696
+▁cognessence	-13697
+▁compèticion	-13698
+▁croueselyes	-13699
+▁dessinateur	-13700
+▁dialèctâles	-13701
+▁disparicion	-13702
+▁enformatica	-13703
+▁gèrmaniques	-13704
+▁letteratura	-13705
+▁mississippi	-13706
+▁montennoblo	-13707
+▁pouessience	-13708
+▁tecnológica	-13709
+▁territouéro	-13710
+▁tradicionel	-13711
+▁tsamportché	-13712
+▁velarenches	-13713
+èxplouètacion	-13714
+▁biographique	-13715
+▁bugeysiennes	-13716
+▁cuervarianta	-13717
+▁dènominacion	-13718
+▁photographie	-13719
+▁proclamacion	-13720
+▁religioscope	-13721
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+▁bièn	-14430
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+▁armaillis	-15780
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+▁matèrièls	-19082
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+▁moutanyes	-19087
+▁municipâl	-19088
+▁mèsoscafo	-19089
+▁môritanie	-19090
+▁naissance	-19091
+▁navigator	-19092
+▁nêrtrâblo	-19093
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+▁pancârtes	-19096
+▁participâ	-19097
+▁pastorala	-19098
+▁pendolins	-19099
+▁pequegnot	-19100
+▁poleteins	-19101
+▁politicos	-19102
+▁praetoria	-19103
+▁pratiques	-19104
+▁presentes	-19105
+▁princeton	-19106
+▁produchón	-19107
+▁purgatèro	-19108
+▁quantitât	-19109
+▁quiquerez	-19110
+▁quotidien	-19111
+▁radègonda	-19112
+▁rebérioux	-19113
+▁remaneyêe	-19114
+▁rencontro	-19115
+▁rèfèrence	-19116
+▁rèfèréncè	-19117
+▁rèsultats	-19118
+▁sanctorum	-19119
+▁savoyards	-19120
+▁simbolica	-19121
+▁squicross	-19122
+▁stevenson	-19123
+▁succèssor	-19124
+▁surnomâye	-19125
+▁traductor	-19126
+▁transform	-19127
+▁tècniques	-19128
+▁universal	-19129
+▁universel	-19130
+▁utilisont	-19131
+▁vaudoises	-19132
+▁vouètures	-19133
+▁vâlcerôno	-19134
+▁vâldotena	-19135
+▁vâlorsena	-19136
+▁vèrtèbres	-19137
+▁véselyins	-19138
+▁wiesbaden	-19139
+▁wildhaber	-19140
+▁ârpinisto	-19141
+▁èxcèlence	-19142
+▁égouabèla	-19143
+appellation	-19144
+arpoueuille	-19145
+cipitacions	-19146
+enformatica	-19147
+ensègnement	-19148
+genceniéres	-19149
+ographiques	-19150
+onprononciê	-19151
+oûtvarianta	-19152
+ègzposicion	-19153
+ètavarianta	-19154
+▁activament	-19155
+▁afganistan	-19156
+▁aficionâts	-19157
+▁artificiâl	-19158
+▁barberèche	-19159
+▁binominâla	-19160
+▁bèlagouard	-19161
+▁casablanca	-19162
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+▁chabaniére	-19164
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+▁dyo	-27314
+▁nab	-27315
+▁rai	-27316
+▁sph	-27317
+▁tum	-27318
+▁uma	-27319
+▁étò	-27320
+▁ôve	-27321
+cipes	-27322
+ereau	-27323
+glôdo	-27324
+yrian	-27325
+zioni	-27326
+▁batu	-27327
+▁cich	-27328
+▁hant	-27329
+▁intr	-27330
+▁quet	-27331
+▁sait	-27332
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+ûrrerie	-29267
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+▁acabit	-29272
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+▁acordâ	-29275
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+▁pugin	-30040
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+▁farôds	-30053
+▁fernet	-30054
+▁gotârd	-30055
+▁hérita	-30056
+▁iguije	-30057
+▁ilitch	-30058
+▁indila	-30059
+▁inonda	-30060
+▁iseran	-30061
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+▁baragne	-4028
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+▁robin	-6980
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+dupatois	-7032
+imologia	-7033
+volution	-7034
+▁addenda	-7035
+▁brodard	-7036
+▁disting	-7037
+▁distrib	-7038
+▁dèmocra	-7039
+▁flloris	-7040
+▁fromâjo	-7041
+▁glucose	-7042
+▁gruyère	-7043
+▁justice	-7044
+▁jèrusal	-7045
+▁mechiél	-7046
+▁olivier	-7047
+▁origina	-7048
+▁quinche	-7049
+▁èmanuèl	-7050
+▁èmirats	-7051
+formacion	-7052
+ionalisto	-7053
+ègzemplos	-7054
+▁alphonse	-7055
+▁anemâsse	-7056
+▁arpenche	-7057
+▁bregogne	-7058
+▁casanova	-7059
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+▁embanner	-7061
+▁football	-7062
+▁fouènant	-7063
+▁giornata	-7064
+▁glaciers	-7065
+▁heinrich	-7066
+▁larousse	-7067
+▁mélanges	-7068
+▁naturâla	-7069
+▁rapondua	-7070
+▁vallesia	-7071
+▁valêsans	-7072
+▁vaudoise	-7073
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+▁daguerre	-13470
+▁dificilo	-13471
+▁diplôida	-13472
+▁dèpartam	-13473
+▁dèrriérs	-13474
+▁economia	-13475
+▁educação	-13476
+▁endividu	-13477
+▁esquisse	-13478
+▁favèrges	-13479
+▁felebèrt	-13480
+▁fernando	-13481
+▁fiorella	-13482
+▁forézien	-13483
+▁francesc	-13484
+▁freiburg	-13485
+▁galibier	-13486
+▁genevois	-13487
+▁grèssonê	-13488
+▁guelyômo	-13489
+▁habsbôrg	-13490
+▁ilustros	-13491
+▁internos	-13492
+▁italièna	-13493
+▁koechlin	-13494
+▁lewinsky	-13495
+▁litèrèra	-13496
+▁malabara	-13497
+▁marshall	-13498
+▁matèrièl	-13499
+▁mercator	-13500
+▁michigan	-13501
+▁missouri	-13502
+▁mondiale	-13503
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+▁charvet	-15417
+▁châleng	-15418
+▁chèbres	-15419
+▁cilicie	-15420
+▁claudel	-15421
+▁cllâsse	-15422
+▁colabor	-15423
+▁colonie	-15424
+▁compôse	-15425
+▁comèmor	-15426
+▁concord	-15427
+▁concèrt	-15428
+▁conseil	-15429
+▁corrate	-15430
+▁cossenê	-15431
+▁courant	-15432
+▁crètien	-15433
+▁daimler	-15434
+▁damâjos	-15435
+▁dançosa	-15436
+▁demenge	-15437
+▁demécro	-15438
+▁devient	-15439
+▁dialekt	-15440
+▁dickens	-15441
+▁divisâs	-15442
+▁données	-15443
+▁durnand	-15444
+▁dèfensa	-15445
+▁dèfenét	-15446
+▁déquier	-15447
+▁empront	-15448
+▁entornâ	-15449
+▁entèrno	-15450
+▁entèrèt	-15451
+▁esserts	-15452
+▁eugénia	-15453
+▁express	-15454
+▁fantôma	-15455
+▁flamenc	-15456
+▁fontèna	-15457
+▁forénâs	-15458
+▁françês	-15459
+▁georgia	-15460
+▁gramère	-15461
+▁gruffaz	-15462
+▁grèssan	-15463
+▁guèrnes	-15464
+▁illustr	-15465
+▁jouenos	-15466
+▁komouna	-15467
+▁koveyit	-15468
+▁lambert	-15469
+▁lambiel	-15470
+▁lexicon	-15471
+▁liguria	-15472
+▁lucârno	-15473
+▁lârdèra	-15474
+▁légenda	-15475
+▁léonard	-15476
+▁mafalda	-15477
+▁mandrin	-15478
+▁manière	-15479
+▁mantova	-15480
+▁marlène	-15481
+▁martins	-15482
+▁martyrs	-15483
+▁massela	-15484
+▁massimo	-15485
+▁matiére	-15486
+▁menthon	-15487
+▁mentuye	-15488
+▁meseres	-15489
+▁michele	-15490
+▁mikhail	-15491
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+▁modélos	-15493
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+▁multipl	-15497
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+▁mètodes	-15499
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+▁network	-15502
+▁novalis	-15503
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+▁palmyra	-15505
+▁paradox	-15506
+▁passage	-15507
+▁passant	-15508
+▁passâye	-15509
+▁pauline	-15510
+▁perdere	-15511
+▁picasso	-15512
+▁placiêe	-15513
+▁platine	-15514
+▁portont	-15515
+▁possède	-15516
+▁pouegni	-15517
+▁poulyes	-15518
+▁poutine	-15519
+▁propôse	-15520
+▁provint	-15521
+▁prussia	-15522
+▁prèssiê	-15523
+▁prôches	-15524
+▁pâquiér	-15525
+▁pâssont	-15526
+▁pèrôges	-15527
+▁quèbèco	-15528
+▁recognu	-15529
+▁renault	-15530
+▁respect	-15531
+▁reyômos	-15532
+▁romance	-15533
+▁ronsard	-15534
+▁rouanda	-15535
+▁rouèsan	-15536
+▁rèsulta	-15537
+▁rèunion	-15538
+▁sadjets	-15539
+▁sauvage	-15540
+▁saventa	-15541
+▁scalera	-15542
+▁schwery	-15543
+▁sendeco	-15544
+▁sièclos	-15545
+▁sociale	-15546
+▁sociâls	-15547
+▁stanley	-15548
+▁storico	-15549
+▁suprimâ	-15550
+▁switzer	-15551
+▁sègnors	-15552
+▁tayivan	-15553
+▁tenâbla	-15554
+▁theodor	-15555
+▁théorie	-15556
+▁torsten	-15557
+▁traitié	-15558
+▁tribune	-15559
+▁trieste	-15560
+▁tsemeun	-15561
+▁turismo	-15562
+▁tèrrens	-15563
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+▁claris	-22357
+▁climat	-22358
+▁cllèss	-22359
+▁colâye	-22360
+▁combaz	-22361
+▁comico	-22362
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+▁compat	-22364
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+▁cosovo	-22372
+▁counél	-22373
+▁crimin	-22374
+▁crimèa	-22375
+▁critic	-22376
+▁croués	-22377
+▁cuetan	-22378
+▁cuisiê	-22379
+▁cusano	-22380
+▁cuvier	-22381
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+▁brabant	-23048
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+▁anastaso	-23580
+▁anatoliy	-23581
+▁anglaise	-23582
+▁angulèra	-23583
+▁antifasc	-23584
+▁anèxâyes	-23585
+▁apoulèyo	-23586
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+▁avantâjo	-23594
+▁avengiês	-23595
+▁azincort	-23596
+▁baptiste	-23597
+▁baragnes	-23598
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+▁barbieri	-23601
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+▁bellwald	-23603
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+▁biserica	-23610
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+▁bolschoi	-23612
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+▁brothers	-23617
+▁building	-23618
+▁buèrgnér	-23619
+▁bèlaviua	-23620
+▁bèrtrand	-23621
+▁bénichon	-23622
+▁cacaniér	-23623
+▁calabrês	-23624
+▁caligula	-23625
+▁caluéres	-23626
+▁campbell	-23627
+▁cantoira	-23628
+▁cantonâl	-23629
+▁cardinal	-23630
+▁caroline	-23631
+▁cascâdes	-23632
+▁castilia	-23633
+▁catalogo	-23634
+▁cavelier	-23635
+▁centrâls	-23636
+▁ceresole	-23637
+▁cesseins	-23638
+▁chambion	-23639
+▁chambres	-23640
+▁chambâva	-23641
+▁champéri	-23642
+▁chantier	-23643
+▁charente	-23644
+▁charolês	-23645
+▁charvens	-23646
+▁chatagne	-23647
+▁checolât	-23648
+▁chevrier	-23649
+▁chiévres	-23650
+▁chocolat	-23651
+▁chouèsir	-23652
+▁christie	-23653
+▁châtagne	-23654
+▁châtonna	-23655
+▁citoyens	-23656
+▁cittamet	-23657
+▁classica	-23658
+▁clitoris	-23659
+▁cllaviér	-23660
+▁collonge	-23661
+▁colorado	-23662
+▁communal	-23663
+▁companys	-23664
+▁comporte	-23665
+▁composâs	-23666
+▁concepto	-23667
+▁concevua	-23668
+▁concèrts	-23669
+▁conduire	-23670
+▁conjurer	-23671
+▁contribu	-23672
+▁contèxto	-23673
+▁convegno	-23674
+▁coralyon	-23675
+▁corament	-23676
+▁cortisan	-23677
+▁cotemiér	-23678
+▁couinzié	-23679
+▁curitiba	-23680
+▁danouèsa	-23681
+▁decembro	-23682
+▁delamura	-23683
+▁delaware	-23684
+▁derrière	-23685
+▁desarthe	-23686
+▁deutsche	-23687
+▁deuxième	-23688
+▁devesont	-23689
+▁dicembre	-23690
+▁dictator	-23691
+▁diftonga	-23692
+▁difèrenc	-23693
+▁dignitât	-23694
+▁diocèsos	-23695
+▁diplomat	-23696
+▁diplôido	-23697
+▁disparus	-23698
+▁domenica	-23699
+▁dondaine	-23700
+▁dreaming	-23701
+▁dècllâre	-23702
+▁dècrites	-23703
+▁dèfendre	-23704
+▁dèlimitâ	-23705
+▁dèmontrâ	-23706
+▁dèporvua	-23707
+▁dèssinar	-23708
+▁edizioni	-23709
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+▁philipon	-33817
+▁phyteuma	-33818
+▁picardie	-33819
+▁pignerol	-33820
+▁pinaceae	-33821
+▁pioniérs	-33822
+▁piquioda	-33823
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+▁compatiblo	-35085
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+▁confrèchon	-35090
+▁confusions	-35091
+▁conférence	-35092
+▁conscients	-35093
+▁consistant	-35094
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+▁rèformacion	-35675
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+▁sesvarianta	-35683
+▁silhouettes	-35684
+▁simpllament	-35685
+▁sistèmatica	-35686
+▁slingelandt	-35687
+▁sociologico	-35688
+▁soviètiques	-35689
+▁sphondylium	-35690
+▁spècialisâs	-35691
+▁staldenried	-35692
+▁stratosfèra	-35693
+▁stèrèotipos	-35694
+▁subdivision	-35695
+▁sèparatista	-35696
+▁sédentaires	-35697
+▁sôverenetât	-35698
+▁technologie	-35699
+▁territouare	-35700
+▁tocelyârdes	-35701
+▁tocqueville	-35702
+▁tocélyârdes	-35703
+▁tornêsdiont	-35704
+▁touristicos	-35705
+▁tourtemagne	-35706
+▁tradicional	-35707
+▁transformâs	-35708
+▁transfusion	-35709
+▁transfèrâye	-35710
+▁transmetues	-35711
+▁transportor	-35712
+▁typographie	-35713
+▁unavarianta	-35714
+▁universelle	-35715
+▁universitât	-35716
+▁vavilonului	-35717
+▁vieutenanci	-35718
+▁villelongue	-35719
+▁vocabulaire	-35720
+▁vouèthèrnin	-35721
+▁vuavarianta	-35722
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+катал	-36333
+лбани	-36334
+ообря	-36335
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+iendrai	-36992
+ificato	-36993
+ijémbro	-36994
+ikovsky	-36995
+imonose	-36996
+indzèta	-36997
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+▁kalavr	-37656
+▁karkan	-37657
+▁kasner	-37658
+▁kennen	-37659
+▁kmoune	-37660
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+▁aforika	-38295
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+▁ajaccio	-38298
+▁akihito	-38299
+▁èhtû	-38300
+,...),	-38301
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+ipierre	-38307
+izachón	-38308
+laigneu	-38309
+reillas	-38310
+usender	-38311
+uventus	-38312
+▁(...),	-38313
+▁bittiè	-38314
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+▁antifl	-40909
+▁cressé	-40910
+▁crotèt	-40911
+▁crèdôs	-40912
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+▁drècié	-40914
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+▁hèrbâl	-40917
+▁hèrbês	-40918
+▁israël	-40919
+▁jardim	-40920
+▁lèinèh	-40921
+▁manhãs	-40922
+▁mounum	-40923
+▁pallan	-40924
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+▁palloy	-40926
+▁pallás	-40927
+▁pancâr	-40928
+▁piquio	-40929
+▁pissin	-40930
+▁pittet	-40931
+▁prènce	-40932
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+▁abidal	-42238
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+▁châtell	-43562
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+▁estimat	-43564
+▁lequide	-43565
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+ombissiri	-43569
+prèhensib	-43570
+thencuriz	-43571
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+▁ciprodes	-43573
+▁couètœsa	-43574
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+▁qualifia	-43581
+▁quèratin	-43582
+▁quīntĭus	-43583
+▁qûorques	-43584
+▁rabelais	-43585
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+▁traviata	-44498
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+umarraga	-44750
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+zumarraga	-44762
+▁atropell	-44763
+▁calamand	-44764
+▁carracci	-44765
+▁cartoons	-44766
+▁faldriet	-44767
+▁fountain	-44768
+▁mezzosop	-44769
+▁porcenta	-44770
+▁prèlevar	-44771
+▁safonoff	-44772
+▁selwā́zi	-44773
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+▁crushed	-44857
+▁estagel	-44858
+▁minimos	-44859
+▁mycobac	-44860
+▁nikolaï	-44861
+▁numerot	-44862
+▁pionens	-44863
+▁sanctis	-44864
+▁suicido	-44865
+▁sòrnico	-44866
+▁taugwal	-44867
+▁valelye	-44868
+▁èvocque	-44869
+appendice	-44870
+sèbastien	-44871
+▁cugnasco	-44872
+▁devegnir	-44873
+▁entourâs	-44874
+▁kostnice	-44875
+▁lagerlöf	-44876
+▁psichico	-44877
+▁rèactivo	-44878
+▁verrayes	-44879
+▁vodouesa	-44880
+▁volksrom	-44881
+▁vorgenes	-44882
+▁vorgiére	-44883
+▁vouargno	-44884
+▁voudouês	-44885
+▁vouétura	-44886
+▁voyelles	-44887
+▁vsevolod	-44888
+▁vulfinus	-44889
+▁vyélikiy	-44890
+▁vàrmenox	-44891
+▁vâldagne	-44892
+▁vâlnontê	-44893
+▁vârmenox	-44894
+▁vèragros	-44895
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+▁vélcheta	-44897
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+▁thich	-46840
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+▁comune	-46845
+▁ezèple	-46846
+▁frârèt	-46847
+▁kralje	-46848
+▁mouéls	-46849
+▁mozhon	-46850
+▁pontèt	-46851
+▁réussi	-46852
+▁salles	-46853
+▁spider	-46854
+▁strong	-46855
+▁thiéré	-46856
+▁trèpâs	-46857
+alamagne	-46858
+pertesti	-46859
+▁chapite	-46860
+▁elyaize	-46861
+▁iceland	-46862
+▁iparral	-46863
+▁sangian	-46864
+▁thierry	-46865
+▁thozhiy	-46866
+▁tèpâles	-46867
+▁vuilyin	-46868
+▁ârbusto	-46869
+▁colisses	-46870
+▁conflens	-46871
+▁coulâyes	-46872
+▁grandber	-46873
+▁moujiron	-46874
+▁planèzes	-46875
+▁procédés	-46876
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+▁letra	-47526
+▁peita	-47527
+▁pâles	-47528
+▁sèrgu	-47529
+agalèga	-47530
+chôçans	-47531
+furnell	-47532
+▁camilo	-47533
+▁gèrard	-47534
+▁hidrol	-47535
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+▁peitau	-47537
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+furnellī	-47539
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+▁belyéts	-47541
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+▁firmin	-48158
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+▁nansoz	-48160
+▁nogari	-48161
+▁piedra	-48162
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+aqueduct	-48164
+fanfoués	-48165
+outacion	-48166
+sentence	-48167
+suissèss	-48168
+▁anulêye	-48169
+▁chaçont	-48170
+▁coradzo	-48171
+▁djasans	-48172
+▁krüttli	-48173
+▁oullins	-48174
+▁ponzoni	-48175
+▁rbloshé	-48176
+▁reinier	-48177
+▁thévena	-48178
+▁zuchuat	-48179
+miardères	-48180
+poutacion	-48181
+thesaurus	-48182
+▁baratine	-48183
+▁christof	-48184
+▁dècalâye	-48185
+▁endicont	-48186
+▁fafadets	-48187
+▁henrique	-48188
+▁thévenaz	-48189
+▁valamont	-48190
+▁wünnewil	-48191
+▁arianista	-48192
+▁dècadence	-48193
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+▁bieloruss	-48679
+▁bronassua	-48680
+▁cognenche	-48681
+▁concassâs	-48682
+▁dèssàmbre	-48683
+▁fonctions	-48684
+▁franselin	-48685
+▁fèlibèrto	-48686
+▁fèminismo	-48687
+▁fèringien	-48688
+▁fèstivâls	-48689
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+▁fêsinêses	-48691
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+▁banlieu	-48748
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+▁cremona	-48750
+▁maximus	-48751
+▁ordnung	-48752
+▁paoline	-48753
+▁pariyér	-48754
+▁propous	-48755
+▁prècise	-48756
+▁tatipot	-48757
+▁établir	-48758
+▁ézypché	-48759
+▁banlieue	-48760
+▁conduita	-48761
+▁exprimâs	-48762
+▁nabbanja	-48763
+▁palonieu	-48764
+▁prindrai	-48765
+▁riortier	-48766
+bliografia	-48767
+▁arturièna	-48768
+▁belvédère	-48769
+▁bolongiér	-48770
+▁farmacopê	-48771
+▁gaugamèla	-48772
+▁geheiligt	-48773
+▁geneviève	-48774
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+▁genolière	-48776
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+▁jano	-48830
+▁karr	-48831
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+▁slim	-48833
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+idermo	-48836
+едмица	-48837
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+▁matarran	-51469
+▁ratiéres	-51470
+▁revedere	-51471
+▁êclatont	-51472
+olesuryoye	-51473
+▁algèsiras	-51474
+▁canonical	-51475
+▁gllacièro	-51476
+▁raffaella	-51477
+▁ramanujan	-51478
+▁rambèrtia	-51479
+▁rapondéve	-51480
+▁ratachâye	-51481
+▁rebatâyes	-51482
+▁rebênâdes	-51483
+▁recamiére	-51484
+▁rechôdâye	-51485
+▁recuelyis	-51486
+▁recuvrent	-51487
+▁redrèciêe	-51488
+▁refondâye	-51489
+▁regardait	-51490
+▁regardove	-51491
+▁registros	-51492
+▁regniédes	-51493
+▁regniôdes	-51494
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+seganona	-53460
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+▁fanfoués	-53472
+▁litèrèro	-53473
+▁lovandze	-53474
+▁osserode	-53475
+▁salvarai	-53476
+▁strinati	-53477
+▁ègzécutâ	-53478
+▁dètèrmena	-53479
+▁euzebiusz	-53480
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+industrie	-56757
+văcīvārĭa	-56758
+▁burgdorf	-56759
+▁cognöues	-56760
+▁corthésy	-56761
+▁rillieux	-56762
+▁règional	-56763
+▁schmitte	-56764
+ststjærnen	-56765
+▁apostille	-56766
+▁biôfortin	-56767
+▁chavornay	-56768
+▁gärsthorn	-56769
+▁karmacode	-56770
+▁marchiêva	-56771
+▁matelatse	-56772
+▁monbrezon	-56773
+▁seuppetta	-56774
+▁bernardone	-56775
+▁burikinabè	-56776
+▁chinthakal	-56777
+▁chiévrérou	-56778
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+▁christkind	-56780
+▁chrysostom	-56781
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+ersproch	-57162
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+itivitât	-57164
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+▁ardeche	-57166
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+▁comisso	-57169
+▁critici	-57170
+▁hilbert	-57171
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+komondjari	-57183
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+▁breviari	-57269
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+▁massello	-57272
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+▁povijest	-57274
+elbegriffe	-57275
+mykenische	-57276
+▁brèsiléna	-57277
+▁hinweisen	-57278
+▁montgnârd	-57279
+▁prodeuggo	-57280
+▁puigcerdà	-57281
+▁pèrifèrie	-57282
+▁sosnowiec	-57283
+▁èscllavos	-57284
+gllandulèra	-57285
+ravouèriens	-57286
+▁conèctâyes	-57287
+▁copenhague	-57288
+▁corbeyrier	-57289
+▁cordillera	-57290
+▁cornelyons	-57291
+▁corneville	-57292
+▁coronament	-57293
+▁corrupcion	-57294
+▁cosmogonia	-57295
+▁cossetània	-57296
+▁cotourêses	-57297
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+▁grosón	-57338
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+eografos	-57343
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+▁accèpter	-57355
+▁affolter	-57356
+▁balèâres	-57357
+▁christus	-57358
+▁cinéaste	-57359
+▁comunâla	-57360
+▁consôles	-57361
+▁ensègnér	-57362
+▁estratag	-57363
+▁graduate	-57364
+▁outannes	-57365
+▁phalitha	-57366
+▁prèromen	-57367
+▁quatôrge	-57368
+cumhuriyet	-57369
+▁domdidiér	-57370
+▁estratagé	-57371
+▁finestret	-57372
+▁marciales	-57373
+▁pronônsôn	-57374
+▁propostes	-57375
+▁regionals	-57376
+▁regniacum	-57377
+▁accèpterat	-57378
+▁bessarabie	-57379
+▁cougnèntse	-57380
+▁coutterand	-57381
+▁creseniére	-57382
+▁crettenand	-57383
+▁cretvàille	-57384
+▁crevoisier	-57385
+▁criminally	-57386
+▁criticques	-57387
+▁cromiôsles	-57388
+▁cronotassi	-57389
+▁crosatiérs	-57390
+▁crouesètes	-57391
+▁croysellis	-57392
+▁créatrices	-57393
+▁culminants	-57394
+▁cultivator	-57395
+▁cumberland	-57396
+▁curtivâbla	-57397
+▁curtivâyes	-57398
+▁cusiotèros	-57399
+kɔ	-57400
+afa	-57401
+drg	-57402
+dèd	-57403
+jud	-57404
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+elaz	-57410
+gons	-57411
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+logô	-57413
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+ëjet	-57415
+▁böz	-57416
+acoué	-57417
+brion	-57418
+duism	-57419
+etârs	-57420
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+▁gllaçon	-58069
+▁masilyé	-58070
+▁morgiér	-58071
+▁occupás	-58072
+▁èclipse	-58073
+appellera	-58074
+empulcion	-58075
+fribôrgês	-58076
+▁beaurepa	-58077
+▁chèssenâ	-58078
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+▁caganer	-59166
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+▁règenta	-59170
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+▁ôtoritâ	-59172
+▁beaujean	-59173
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+▁endigèna	-59175
+▁ennoyent	-59176
+▁mitschka	-59177
+▁populach	-59178
+▁propèrço	-59179
+▁rantalon	-59180
+▁relévont	-59181
+▁shavanôd	-59182
+▁séfarade	-59183
+▁épiphane	-59184
+populacion	-59185
+▁brabançon	-59186
+▁capitlâla	-59187
+▁catanzaro	-59188
+▁desservia	-59189
+▁fllorâles	-59190
+▁gemeinden	-59191
+▁verrazano	-59192
+▁bratislava	-59193
+▁chevrilyes	-59194
+▁goyâsgoiás	-59195
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+▁grandevent	-59197
+▁grangettaz	-59198
+▁granivôres	-59199
+dê	-59200
+irer	-59201
+vāle	-59202
+àtél	-59203
+ādzo	-59204
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+accèp	-59209
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+▁ordône	-59239
+▁poesie	-59240
+▁pretre	-59241
+▁roisan	-59242
+▁rèflex	-59243
+▁valens	-59244
+▁visitâ	-59245
+accèptar	-59246
+theodore	-59247
+▁alpādzo	-59248
+▁attirer	-59249
+▁béatrix	-59250
+▁chesent	-59251
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+▁klemens	-59253
+▁vesinân	-59254
+châtelârd	-59255
+expension	-59256
+illagouse	-59257
+▁dearborn	-59258
+▁faiseurs	-59259
+▁lombarde	-59260
+▁nôchàtél	-59261
+▁postâles	-59262
+▁racontar	-59263
+▁tochient	-59264
+▁tuailyon	-59265
+▁épisodos	-59266
+valloirins	-59267
+▁champagny	-59268
+▁rèflexivo	-59269
+▁èlècccion	-59270
+▁graubünden	-59271
+▁gravelizhe	-59272
+▁grenadines	-59273
+▁grenoblois	-59274
+▁grossvater	-59275
+▁groupament	-59276
+▁grundlagen	-59277
+▁gruérienne	-59278
+▁grəməlyèta	-59279
+▁gschichtli	-59280
+▁guadeloupe	-59281
+▁gualterius	-59282
+▁gualternus	-59283
+▁guelyômina	-59284
+▁guggenheim	-59285
+▁guillemore	-59286
+▁guirlandes	-59287
+▁gundobadus	-59288
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+▁epaou	-59329
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+▁sentâ	-59332
+▁tesor	-59333
+▁vites	-59334
+iliaire	-59335
+nordico	-59336
+èssives	-59337
+▁amèdèo	-59338
+▁angels	-59339
+▁canard	-59340
+▁carrie	-59341
+▁cerche	-59342
+▁conson	-59343
+▁modont	-59344
+▁payâjo	-59345
+▁shqipe	-59346
+▁solèra	-59347
+▁stähel	-59348
+▁trajet	-59349
+▁vèrdun	-59350
+briançon	-59351
+▁berater	-59352
+▁coronâs	-59353
+▁dantand	-59354
+▁dimenje	-59355
+▁désinye	-59356
+▁fèdèrâs	-59357
+▁ligurie	-59358
+▁müntzer	-59359
+▁sangone	-59360
+▁sombres	-59361
+▁stäheli	-59362
+▁terrats	-59363
+▁trancas	-59364
+▁vitessa	-59365
+▁wilczek	-59366
+francopro	-59367
+icilament	-59368
+romalabar	-59369
+▁curdefin	-59370
+▁dèputâye	-59371
+▁halinard	-59372
+▁leggende	-59373
+▁noalibus	-59374
+▁sarrâyes	-59375
+▁anèxéront	-59376
+▁casalegno	-59377
+▁peraillon	-59378
+▁principis	-59379
+▁tesoriere	-59380
+▁ventadôrn	-59381
+envèrtèbrâs	-59382
+▁hawaiische	-59383
+▁hefeweizen	-59384
+▁heilsarmee	-59385
+▁heisenberg	-59386
+▁hercynicus	-59387
+▁heterogèno	-59388
+▁higroforos	-59389
+▁hildegârda	-59390
+▁hildesheim	-59391
+▁hindenburg	-59392
+▁hinterland	-59393
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+adaptacion	-60578
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+▁analozhià	-60580
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+▁dédicaces	-60583
+▁hirelings	-60584
+▁markowicz	-60585
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+▁rédacteur	-60587
+▁tioliéres	-60588
+tiroliènnes	-60589
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+▁matterhorn	-60593
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+▁provensa	-60666
+▁rebenâda	-60667
+▁sèpâront	-60668
+▁transfor	-60669
+▁èternals	-60670
+▁ôtomatos	-60671
+▁appellont	-60672
+▁entèrprèt	-60673
+▁plènituda	-60674
+▁toponimos	-60675
+▁ècouliérs	-60676
+▁èventuels	-60677
+▁corradinen	-60678
+▁elsassisch	-60679
+▁hipotètico	-60680
+▁mecanismos	-60681
+▁mensitieri	-60682
+▁merveilles	-60683
+▁merveyouze	-60684
+▁messiasgla	-60685
+▁metternich	-60686
+▁meyendorff	-60687
+▁micologico	-60688
+▁micorrizes	-60689
+▁micronesia	-60690
+▁migrateurs	-60691
+▁mijolandes	-60692
+▁millénairo	-60693
+▁ministério	-60694
+▁minoritèro	-60695
+▁mistèriosa	-60696
+▁mitologies	-60697
+▁modalitâts	-60698
+▁moderacion	-60699
+▁ō	-60700
+saz	-60701
+uir	-60702
+afra	-60703
+▁ohm	-60704
+anzot	-60705
+ondie	-60706
+ondin	-60707
+ondâs	-60708
+oupès	-60709
+uirmi	-60710
+usses	-60711
+éndez	-60712
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+▁mayence	-61366
+▁mortèls	-61367
+▁parafil	-61368
+▁serpent	-61369
+▁topless	-61370
+▁viallet	-61371
+▁camélias	-61372
+▁fusilyís	-61373
+▁mémorial	-61374
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+▁batrachos	-61376
+▁camoletti	-61377
+▁connaisse	-61378
+▁contandin	-61379
+▁distantes	-61380
+▁départamê	-61381
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+▁walpurgis	-61389
+tagoriciens	-61390
+▁astragalus	-61391
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+▁quinèt	-62546
+▁remèna	-62547
+▁souefe	-62548
+▁vesina	-62549
+embalâjo	-62550
+écureuil	-62551
+▁altdorf	-62552
+▁appelás	-62553
+▁bouchiê	-62554
+▁boviere	-62555
+▁chinesa	-62556
+▁chokolâ	-62557
+▁masures	-62558
+▁maximum	-62559
+▁railleu	-62560
+▁siutàye	-62561
+▁socrato	-62562
+moralisme	-62563
+palèstina	-62564
+▁arpettes	-62565
+▁brakonyè	-62566
+▁ilustrâs	-62567
+▁mondiâls	-62568
+▁nationes	-62569
+▁ocupents	-62570
+▁prailles	-62571
+▁réformes	-62572
+▁vesigots	-62573
+arrètâvont	-62574
+simplament	-62575
+▁champègni	-62576
+▁coradgeós	-62577
+▁jeliènnes	-62578
+▁montelier	-62579
+▁naturismo	-62580
+▁panuridae	-62581
+▁tèrralyor	-62582
+immoralisme	-62583
+▁calabarzon	-62584
+▁diferentes	-62585
+▁libellules	-62586
+▁prophéties	-62587
+▁ramassâyes	-62588
+▁ramifiâyes	-62589
+▁raprochiér	-62590
+▁raprochiêe	-62591
+▁rasiguères	-62592
+▁rassemblat	-62593
+▁reblochiér	-62594
+▁recabarren	-62595
+▁recensâyes	-62596
+▁rechierchi	-62597
+▁reckenholz	-62598
+▁recllamont	-62599
+gill	-62600
+méls	-62601
+nèrv	-62602
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+chètent	-62637
+eologie	-62638
+linière	-62639
+nologie	-62640
+▁abitàn	-62641
+▁boille	-62642
+▁centuè	-62643
+▁champâ	-62644
+▁cordin	-62645
+▁façada	-62646
+▁mcgill	-62647
+▁norèst	-62648
+▁pintol	-62649
+▁ôrméls	-62650
+nèrvures	-62651
+savaceen	-62652
+urgensis	-62653
+▁berrebi	-62654
+▁cernier	-62655
+▁champel	-62656
+▁chanvre	-62657
+▁louvier	-62658
+▁milanês	-62659
+▁montéls	-62660
+▁pintosa	-62661
+▁pintros	-62662
+▁regioni	-62663
+▁tussaud	-62664
+▁achilles	-62665
+▁achètent	-62666
+▁bardouès	-62667
+▁bouillet	-62668
+▁buthière	-62669
+▁canonisâ	-62670
+▁cllodmir	-62671
+▁dèveriês	-62672
+▁franséün	-62673
+▁geologie	-62674
+▁langoues	-62675
+▁lyôdinna	-62676
+▁nucléèra	-62677
+▁phonetik	-62678
+▁rêveries	-62679
+▁rüfenach	-62680
+▁selenska	-62681
+▁travalya	-62682
+èvènaments	-62683
+▁auvergnat	-62684
+▁centuèiri	-62685
+▁corthèzon	-62686
+▁margarita	-62687
+▁trabalhar	-62688
+▁baglinière	-62689
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+▁sârre	-63336
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+▁toile	-63338
+▁usent	-63339
+▁uster	-63340
+▁vigna	-63341
+▁vison	-63342
+martiro	-63343
+▁arnica	-63344
+▁bonluè	-63345
+▁bourja	-63346
+▁fruiti	-63347
+▁fôcile	-63348
+▁perden	-63349
+▁vezetà	-63350
+▁viudez	-63351
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+▁senag	-3936
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+▁parties	-3949
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+▁brâvament	-3954
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+▁piemontês	-3956
+▁bessonâjos	-3957
+▁dèvelopament	-3958
+▁dialèctologia	-3959
+▁administratives	-3960
+fo	-3961
+ni	-3962
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+▁tèrres	-5455
+▁ulrich	-5456
+enstitut	-5457
+▁barrâjo	-5458
+▁burkina	-5459
+▁confins	-5460
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+▁anéviârda	-5481
+▁feyenoord	-5482
+▁francisco	-5483
+▁librairie	-5484
+▁maurienne	-5485
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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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/ngram_entropy.png differ
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--- /dev/null
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Binary files /dev/null and b/visualizations/tokenizer_total_tokens.png differ
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