diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
index a6344aac8c09253b3b630fb776ae94478aa0275b..291f62bc2f4728f8016ad17ad14264621981f304 100644
--- 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..4e011d3e7bdf2c94a756b6eefe00984bcfd48447
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,766 @@
+---
+language: gn
+language_name: Guarani
+language_family: american_guarani
+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-american_guarani
+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: 4.358
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.8633
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 0
+generated: 2026-01-04
+---
+
+# Guarani - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Guarani** 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** | 3.636x | 3.64 | 0.0335% | 587,801 |
+| **16k** | 3.949x | 3.95 | 0.0364% | 541,088 |
+| **32k** | 4.196x | 4.20 | 0.0387% | 509,272 |
+| **64k** | 4.358x 🏆 | 4.36 | 0.0402% | 490,302 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `21 jasyapy ha'e papoapyha ára arygua. Arete Tembiasa Teñõi Mano`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁ 2 1 ▁jasyapy ▁ha ' e ▁papoapy ha ▁ára ... (+6 more)` | 16 |
+| 16k | `▁ 2 1 ▁jasyapy ▁ha ' e ▁papoapyha ▁ára ▁arygua ... (+5 more)` | 15 |
+| 32k | `▁ 2 1 ▁jasyapy ▁ha ' e ▁papoapyha ▁ára ▁arygua ... (+5 more)` | 15 |
+| 64k | `▁ 2 1 ▁jasyapy ▁ha ' e ▁papoapyha ▁ára ▁arygua ... (+5 more)` | 15 |
+
+**Sample 2:** `- ary. Oararecha'akue Hernán Guggiari - 20 jasykõi Ramón Artemio Bracho - 8 jasy...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁- ▁ary . ▁oararecha ' akue ▁her n án ▁gu ... (+21 more)` | 31 |
+| 16k | `▁- ▁ary . ▁oararecha ' akue ▁hernán ▁guggiari ▁- ▁ ... (+15 more)` | 25 |
+| 32k | `▁- ▁ary . ▁oararecha ' akue ▁hernán ▁guggiari ▁- ▁ ... (+15 more)` | 25 |
+| 64k | `▁- ▁ary . ▁oararecha ' akue ▁hernán ▁guggiari ▁- ▁ ... (+15 more)` | 25 |
+
+**Sample 3:** `Reconquista arasẽme tava Argentina retãme. Oĩhína tetãvore Santa Fe-me. Ko távap...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁re con qu ista ▁ara sẽme ▁tava ▁argentina ▁retãme . ... (+21 more)` | 31 |
+| 16k | `▁re con quista ▁arasẽme ▁tava ▁argentina ▁retãme . ▁oĩhína ▁tetãvore ... (+19 more)` | 29 |
+| 32k | `▁recon quista ▁arasẽme ▁tava ▁argentina ▁retãme . ▁oĩhína ▁tetãvore ▁santa ... (+18 more)` | 28 |
+| 64k | `▁reconquista ▁arasẽme ▁tava ▁argentina ▁retãme . ▁oĩhína ▁tetãvore ▁santa ▁fe ... (+17 more)` | 27 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.358x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.0335% 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 | 7,309 | 12.84 | 21,357 | 19.0% | 43.3% |
+| **2-gram** | Subword | 341 🏆 | 8.41 | 3,339 | 59.7% | 98.6% |
+| **3-gram** | Word | 10,967 | 13.42 | 25,888 | 15.3% | 36.1% |
+| **3-gram** | Subword | 2,785 | 11.44 | 26,207 | 23.8% | 67.7% |
+| **4-gram** | Word | 23,875 | 14.54 | 45,756 | 10.4% | 26.4% |
+| **4-gram** | Subword | 14,052 | 13.78 | 126,719 | 12.1% | 38.9% |
+| **5-gram** | Word | 17,503 | 14.10 | 31,812 | 11.9% | 28.3% |
+| **5-gram** | Subword | 42,696 | 15.38 | 295,741 | 7.7% | 26.0% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `ha e` | 7,977 |
+| 2 | `pegua ary` | 3,060 |
+| 3 | `mba e` | 3,024 |
+| 4 | `ary reñói` | 2,730 |
+| 5 | `mandu apy` | 2,204 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `ha e peteĩ` | 2,053 |
+| 2 | `tetãvore joapykuéra pegua` | 1,816 |
+| 3 | `pegua ary reñói` | 1,571 |
+| 4 | `pegua ary omano` | 1,034 |
+| 5 | `pegua ñemano ary` | 977 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `tetã peteĩ reko amérikagua` | 864 |
+| 2 | `peteĩ reko amérikagua pegua` | 827 |
+| 3 | `tetãvore joapykuéra pegua ary` | 552 |
+| 4 | `eapohára tetãvore joapykuéra pegua` | 387 |
+| 5 | `mba eapohára tetãvore joapykuéra` | 387 |
+
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `tetã peteĩ reko amérikagua pegua` | 824 |
+| 2 | `mba eapohára tetãvore joapykuéra pegua` | 387 |
+| 3 | `ojehechákuri árape 5 jasypateĩ ary` | 272 |
+| 4 | `tetãvore joapykuéra pegua ary reñói` | 244 |
+| 5 | `ára ohasa va erã opa` | 242 |
+
+**2-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `a _` | 226,579 |
+| 2 | `e _` | 129,090 |
+| 3 | `h a` | 102,213 |
+| 4 | `_ o` | 98,932 |
+| 5 | `r a` | 97,275 |
+
+**3-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ h a` | 57,720 |
+| 2 | `h a _` | 49,670 |
+| 3 | `g u a` | 45,557 |
+| 4 | `v a _` | 39,267 |
+| 5 | `r a _` | 33,034 |
+
+**4-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ h a _` | 33,891 |
+| 2 | `e g u a` | 18,031 |
+| 3 | `g u a _` | 15,376 |
+| 4 | `a _ h a` | 14,782 |
+| 5 | `a r y _` | 13,812 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `p e g u a` | 12,475 |
+| 2 | `k u é r a` | 11,652 |
+| 3 | `_ p e g u` | 11,448 |
+| 4 | `_ p e t e` | 10,472 |
+| 5 | `u é r a _` | 10,450 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 341
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~26% 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 | 0.7677 | 1.703 | 5.04 | 105,382 | 23.2% |
+| **1** | Subword | 0.8888 | 1.852 | 6.40 | 1,525 | 11.1% |
+| **2** | Word | 0.2175 | 1.163 | 1.51 | 529,122 | 78.3% |
+| **2** | Subword | 0.8410 | 1.791 | 5.29 | 9,756 | 15.9% |
+| **3** | Word | 0.0735 | 1.052 | 1.13 | 794,049 | 92.7% |
+| **3** | Subword | 0.8224 | 1.768 | 4.14 | 51,620 | 17.8% |
+| **4** | Word | 0.0287 🏆 | 1.020 | 1.05 | 891,878 | 97.1% |
+| **4** | Subword | 0.6549 | 1.575 | 2.78 | 213,613 | 34.5% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `ha ombotuicha ha e kuéra ary omemby iména he i hũ kangy osapukái térã ambuéva chína`
+2. `e hetãve hag̃ua paraguaýpe paraguay ii ha e ojapi ha uruguái ha mba apópe ko mbo`
+3. `ary eddie izzard lewis cass ojokuaikuaáva uruguaigua maría trigueros haihára de paraguay tierra este...`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `ha e vaka ñemongakuaa ha mba apohára kuñanguéra tetãuáva upépe opu ãta umi artista uruguái chile ha`
+2. `pegua ary reñói kami baterista hapõ pegua de la sombra la ciudad del este ypyetépe ha e`
+3. `mba e ehechami rrúsia oñemomba e hag̃ua peteĩ ñemongeta periodístandi he i jey chupe ary jave ha`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `ha e peteĩ temiandu oreko mava jejapo ỹva mava omboaje ha oporangareko ambue tekove ombohovái peteĩ ...`
+2. `tetãvore joapykuéra pegua ary reñói robert traylor baloncestista amérika retãvorekuéra joaju kuarahy...`
+3. `pegua ary reñói émile michel cioran karai arandu nihilista rumáña pegua ary reñói mayía rodríguez mi...`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `tetã peteĩ reko amérikagua pegua takayuki morimoto vakapipopo ha ãhára japonés alexander ludwig acto...`
+2. `peteĩ reko amérikagua pegua youri tielemans vakapipopo ha ãhára belga ary reñói joaquín capilla clav...`
+3. `tetãvore joapykuéra pegua ary reñói josé pimentel llerenas líder sindical méhiko pegua ary reñói bed...`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `_tia_n_hajorpix_`
+2. `a’eoñe_áisévoki_`
+3. `ed_spõgéruendach`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `a_oipoytépeguastr`
+2. `e_po_frikatépegui`
+3. `ha_urikaty_cubla_`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `_ha_ne_ã_upéa_esta`
+2. `ha_yuri_imba'eha_o`
+3. `guasu,_juan_crisab`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `_ha_ndaikatu_hectác`
+2. `egua-pe_ha_ha_ja'ui`
+3. `gua_(ñe’ẽmegua,_hen`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 97.1% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (213,613 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 | 43,448 |
+| Total Tokens | 966,378 |
+| Mean Frequency | 22.24 |
+| Median Frequency | 3 |
+| Frequency Std Dev | 299.53 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | ha | 46,095 |
+| 2 | e | 14,500 |
+| 3 | ary | 14,366 |
+| 4 | de | 12,762 |
+| 5 | pegua | 11,407 |
+| 6 | pe | 9,844 |
+| 7 | mba | 9,415 |
+| 8 | ko | 8,744 |
+| 9 | peteĩ | 8,686 |
+| 10 | umi | 8,281 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | músika | 2 |
+| 2 | jokohakue | 2 |
+| 3 | oytúvre | 2 |
+| 4 | monoꞌõ | 2 |
+| 5 | konkúrso | 2 |
+| 6 | kayꞌuhápe | 2 |
+| 7 | rekoporã | 2 |
+| 8 | vérso | 2 |
+| 9 | juhujey | 2 |
+| 10 | oñemoñeꞌẽpoty | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0723 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.996343 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 35.4% |
+| Top 1,000 | 63.8% |
+| Top 5,000 | 81.6% |
+| Top 10,000 | 88.3% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9963 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 35.4% of corpus
+- **Long Tail:** 33,448 words needed for remaining 11.7% 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 | 0.8633 🏆 | 0.3274 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.8216 | 0.2580 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.5389 | 0.2262 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.8633 | 0.3251 | 0.0680 | 0.2820 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.8216 | 0.2581 | 0.0660 | 0.3620 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.5389 | 0.2204 | 0.1580 | 0.4560 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** mono_32d with 0.8633 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2692. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 15.8% 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 | **0.091** | Low formulaic 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 |
+|--------|----------|
+| `-oj` | ojehecharamoite, ojeguerahava, ojapose |
+| `-oñ` | oñemohendárõguare, oñemongakuaáva, oñemboguapýkuri |
+| `-oñe` | oñemohendárõguare, oñemongakuaáva, oñemboguapýkuri |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-a` | evahína, larnaka, retãmegua |
+| `-e` | uvekitãñe, rakãngue, siouxsie |
+| `-va` | ojeguerahava, omoguahẽva, oitýva |
+| `-pe` | jokuairapépe, nekomatape, kysepukúpe |
+| `-ra` | oliveira, tembiasahára, quimera |
+| `-ha` | ñemoha, iñaranduha, ijyvateha |
+
+### 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 |
+|------|----------|------------------|----------|
+| `rand` | 2.01x | 65 contexts | randy, brand, grand |
+| `hech` | 2.02x | 55 contexts | hecha, hecho, ohecha |
+| `ñemb` | 1.97x | 54 contexts | ñembý, ñemba, ñemby |
+| `oñem` | 1.94x | 47 contexts | oñemo, oñemu, oñema |
+| `kuér` | 1.72x | 75 contexts | kuéra, kuére, okuéra |
+| `guer` | 1.73x | 73 contexts | guero, guera, gueru |
+| `guas` | 1.64x | 76 contexts | águas, aguas, guasu |
+| `uéra` | 1.85x | 42 contexts | kuéra, okuéra, ũkuéra |
+| `ragu` | 1.65x | 57 contexts | rague, aragua, prague |
+| `pegu` | 1.81x | 39 contexts | pegua, pegue, peguaa |
+| `guar` | 1.63x | 59 contexts | guarã, guare, guara |
+| `asyp` | 2.67x | 11 contexts | asypo, rasypa, jasypo |
+
+### 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 |
+|--------|--------|-----------|----------|
+| `-oj` | `-a` | 78 words | ojereha, ojapóha |
+| `-oñ` | `-a` | 67 words | oñembokuatiáva, oñemoporãva |
+| `-oj` | `-va` | 45 words | ojapokuaáva, ojehechava |
+| `-oñ` | `-va` | 36 words | oñembokuatiáva, oñemoporãva |
+| `-oj` | `-e` | 27 words | ojejerure, ojelee |
+| `-oñ` | `-e` | 26 words | oñombohovakérõguare, oñepyrũvaꞌekue |
+| `-oj` | `-ha` | 15 words | ojereha, ojapóha |
+| `-oñ` | `-ha` | 7 words | oñemondeháicha, oñemoambuéicha |
+| `-oj` | `-pe` | 6 words | ojeipuruhápe, ojapohaguépe |
+| `-oñ` | `-pe` | 6 words | oñemohendahápe, oñesãmbyhyhápe |
+
+### 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 |
+|------|-----------------|------------|------|
+| peteĩhape | **`peteĩ-ha-pe`** | 6.0 | `peteĩ` |
+| ojeguerekoha | **`oj-eguereko-ha`** | 6.0 | `eguereko` |
+| ikatutaha | **`ikatuta-ha`** | 4.5 | `ikatuta` |
+| amérikape | **`amérika-pe`** | 4.5 | `amérika` |
+| posadaspe | **`posadas-pe`** | 4.5 | `posadas` |
+| oñeñorairõ | **`oñe-ñorairõ`** | 4.5 | `ñorairõ` |
+| áuteriape | **`áuteria-pe`** | 4.5 | `áuteria` |
+| malvinape | **`malvina-pe`** | 4.5 | `malvina` |
+| hekomarãva | **`hekomarã-va`** | 4.5 | `hekomarã` |
+| ojopokóvo | **`oj-opokóvo`** | 4.5 | `opokóvo` |
+| encarnaciónpe | **`encarnación-pe`** | 4.5 | `encarnación` |
+| oñeñembosarái | **`oñe-ñembosarái`** | 4.5 | `ñembosarái` |
+| arahentínape | **`arahentína-pe`** | 4.5 | `arahentína` |
+| ijyvateha | **`ijyvate-ha`** | 4.5 | `ijyvate` |
+| ojegueraha | **`oj-egue-ra-ha`** | 4.5 | `egue` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language Guarani shows high morphological productivity. The subword models are significantly more efficient than word models, suggesting a rich system of affixation or compounding.
+
+---
+## 7. Summary & Recommendations
+
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Production Recommendations
+
+| Component | Recommended | Rationale |
+|-----------|-------------|-----------|
+| Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (4.36x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (341) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (97.1%) |
+| 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 15:26:15*
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+{"lang": "gn", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+  "dimension": 128,
+  "version": "aligned",
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+  "seed_vocab_size": 6261,
+  "vocab_size": 19093
+}
\ No newline at end of file
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+{"lang": "gn", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+  "dimension": 32,
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+}
\ No newline at end of file
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+{"lang": "gn", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+{
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+  "dimension": 64,
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/gn_128d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ec30a7a9261a354b8ca6acec38377fe8bdf454313705302e5083e091451014f7
+size 1043891466
diff --git a/models/embeddings/monolingual/gn_128d.meta.json b/models/embeddings/monolingual/gn_128d.meta.json
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/gn_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "gn", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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index 0000000000000000000000000000000000000000..92343c558d812866d696b62bc0a391b3e8d8dccc
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/gn_128d_metadata.json
@@ -0,0 +1,15 @@
+{
+  "language": "gn",
+  "dimension": 128,
+  "version": "monolingual",
+  "training_params": {
+    "algorithm": "skipgram",
+    "min_count": 5,
+    "window": 5,
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+  },
+  "vocab_size": 19093
+}
\ 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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+{"lang": "gn", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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+  },
+  "vocab_size": 19093
+}
\ 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/gn_markov_ctx4_subword_metadata.json b/models/subword_markov/gn_markov_ctx4_subword_metadata.json
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+++ b/models/subword_markov/gn_markov_ctx4_subword_metadata.json
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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+  "n": 2,
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/gn_3gram_subword.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
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+oid sha256:46859f57c85aab9e1464b939a7e150803dff006edf0f7083f1f6e2d9c41d5865
+size 326883
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "n": 3,
+  "variant": "subword",
+  "language": "gn",
+  "unique_ngrams": 26207,
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 1474989
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--- /dev/null
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+{
+  "n": 4,
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+  "language": "gn",
+  "unique_ngrams": 126719,
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/gn_5gram_subword.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 3463166
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/gn_5gram_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "n": 5,
+  "variant": "subword",
+  "language": "gn",
+  "unique_ngrams": 295741,
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/gn_tokenizer_16k.model
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e569d32b5c69cf53d8411b14c695e2eab2da55cd38eff14883fa15ad9e22a5bb
+size 512156
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--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/gn_tokenizer_16k.vocab
@@ -0,0 +1,16000 @@
+<unk>	0
+<s>	0
+</s>	0
+<pad>	0
+ha	-0
+▁o	-1
+ra	-2
+pe	-3
+gu	-4
+va	-5
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+▁ha	-10
+ku	-11
+he	-12
+nd	-13
+ñe	-14
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+▁t	-16
+ko	-17
+▁p	-18
+▁j	-19
+▁m	-20
+▁i	-21
+ve	-22
+ap	-23
+▁pe	-24
+ka	-25
+ri	-26
+▁te	-27
+ta	-28
+▁u	-29
+ic	-30
+▁y	-31
+mo	-32
+▁oj	-33
+▁he	-34
+▁c	-35
+ru	-36
+▁s	-37
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+▁d	-39
+as	-40
+py	-41
+an	-42
+tã	-43
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+éra	-46
+ry	-47
+▁re	-48
+pa	-49
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+ia	-51
+po	-52
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+ara	-56
+▁oje	-57
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+▁ñe	-61
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+▁oñe	-65
+vo	-66
+áva	-67
+tu	-68
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+kua	-70
+ára	-71
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+▁peteĩ	-73
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+gui	-75
+éva	-76
+▁ko	-77
+kuéra	-78
+ma	-79
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+▁ma	-81
+su	-82
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+ña	-84
+ndu	-85
+▁ary	-86
+hu	-87
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+▁tetã	-89
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+vy	-91
+to	-92
+gue	-93
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+kuarahyreike	-5974
+▁mburuvihára	-5975
+▁oikuaaukáva	-5976
+▁ñeñangareko	-5977
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+▁oñembotuicha	-5979
+▁rembiasakuépe	-5980
+▁tembiapoukapy	-5981
+▁tembikuaareka	-5982
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+▁ruther	-15732
+▁saroꞌy	-15733
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+▁fotografías	-16345
+▁furnariidae	-16346
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+▁jeguerohory	-16355
+▁jeroviahára	-16356
+▁kuarepotitĩ	-16357
+▁lingüística	-16358
+▁motenondeha	-16359
+▁nightingale	-16360
+▁ohechaukava	-16361
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+▁avatiku	-10723
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+▁ombopara	-16081
+▁ombopuku	-16082
+▁ombotove	-16083
+▁omoakãra	-16084
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+▁aveinte	-26739
+▁baladas	-26740
+▁bandera	-26741
+▁bangala	-26742
+▁barents	-26743
+▁bartolo	-26744
+▁basilio	-26745
+▁batería	-26746
+▁bellaco	-26747
+▁bengala	-26748
+▁bernabé	-26749
+▁bicente	-26750
+▁bicolor	-26751
+▁bogarín	-26752
+▁bologna	-26753
+▁bombing	-26754
+▁botanic	-26755
+▁braille	-26756
+▁brigada	-26757
+▁bulsara	-26758
+▁burnout	-26759
+▁bélgica	-26760
+▁bérgamo	-26761
+▁bíblica	-26762
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+▁neurological	-41640
+▁nomomarandúi	-41641
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+▁occidentalis	-41644
+▁oguerekóramo	-41645
+▁oguerojerava	-41646
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+▁ogueroviágui	-41648
+▁ohayhukuaáva	-41649
+▁ohechaukágui	-41650
+▁ohejárõguare	-41651
+▁oikuaaukánte	-41652
+▁oipirakutúva	-41653
+▁oiporenóramo	-41654
+▁oiporukaséva	-41655
+▁oiporukuaáva	-41656
+▁oipurukuaáva	-41657
+▁oipytyvõháme	-41658
+▁ojapohaguépe	-41659
+▁ojeguerahava	-41660
+▁ojeguerekoha	-41661
+▁ojeguerekova	-41662
+▁ojeguerekóma	-41663
+▁ojehaitypóva	-41664
+▁ojehayhuveva	-41665
+▁ojehayhuvéva	-41666
+▁ojehekuavóva	-41667
+▁ojeipapáicha	-41668
+▁ojeiporuhápe	-41669
+▁ojejaporaẽva	-41670
+▁ojejuhuhague	-41671
+▁ojejukahague	-41672
+▁ojejukaségui	-41673
+▁ojembojopyru	-41674
+▁ojepoheimeme	-41675
+▁ojeporavónte	-41676
+▁ojeroviavéva	-41677
+▁ojoguaiterei	-41678
+▁ojogueraháva	-41679
+▁ojohapykuéri	-41680
+▁omanohaguépe	-41681
+▁ombojoparáva	-41682
+▁ombopapapýva	-41683
+▁ombyaikuaáva	-41684
+▁ombyakúvagui	-41685
+▁omoañetékuri	-41686
+▁omoheñoivéva	-41687
+▁omoheñõikuri	-41688
+▁omombareteva	-41689
+▁omosarambíva	-41690
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+▁oñembyakuvégui	-42150
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+▁oñemosarambíma	-42156
+▁oñemosãsokuévo	-42157
+▁oñepyrũvaꞌekue	-42158
+▁oñeñanduháicha	-42159
+▁oñeñemuitehápe	-42160
+▁papaporavohára	-42161
+▁paraguariensis	-42162
+▁paraguayología	-42163
+▁penembaretekue	-42164
+▁peteĩchaguágui	-42165
+▁reconstruction	-42166
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+▁representações	-42168
+▁revolucionaria	-42169
+▁revolutionibus	-42170
+▁rhinocryptidae	-42171
+▁rokẽndusuñemby	-42172
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+▁transformación	-42182
+▁tuichaiteguive	-42183
+▁virreirendágui	-42184
+▁ykuamandyjugua	-42185
+▁ypykuekuéragui	-42186
+▁yvypórakuérape	-42187
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+▁ñamoñeꞌẽpehẽvo	-42189
+▁ñañembosaráivo	-42190
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+▁ñembohapemokõi	-42192
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+▁ñemohendapegua	-42194
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+▁ñeꞌẽpehẽnguéra	-42196
+▁ñorairõguasúpe	-42197
+▁antirretroviral	-42198
+▁atherosclerosis	-42199
+▁avarekokatukuaa	-42200
+▁avarekokuaahára	-42201
+▁avarekokuaatýpe	-42202
+▁avarekokuaatýre	-42203
+▁añocancióntabla	-42204
+▁cephalorhynchus	-42205
+▁especialphilips	-42206
+▁existencialismo	-42207
+▁hapichakuérandi	-42208
+▁hembiapoukapýpe	-42209
+▁hesapemoñangáva	-42210
+▁hetatetãmeguápe	-42211
+▁hogayguakuérape	-42212
+▁ikuimbaꞌemeñáva	-42213
+▁imbaꞌeguasuvéva	-42214
+▁imboriahuvévape	-42215
+▁imburuvicháicha	-42216
+▁infraestructura	-42217
+▁investigaciones	-42218
+▁iñeꞌẽpehẽꞌetáva	-42219
+▁jahechakuaáramo	-42220
+▁jeheguaguykuéra	-42221
+▁kuarepotiguigua	-42222
+▁mboriahuvévagui	-42223
+▁mitãrusukuérape	-42224
+▁myasãihakuérape	-42225
+▁ndaheseguáivape	-42226
+▁ndoguerekovéima	-42227
+▁ndojeipuruvéima	-42228
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+▁pentami	-46787
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+▁pequena	-46789
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+▁percibe	-46791
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+▁permiso	-46793
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+▁perpetu	-46795
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+indio	-46801
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+neasc	-46803
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+índio	-46805
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+arriza	-46808
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+▁sysry	-46823
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+galeano	-46827
+ngetárõ	-46828
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+sonunga	-46832
+thusias	-46833
+trópoli	-46834
+ânească	-46835
+▁davido	-46836
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+▁issues	-46839
+▁lipper	-46840
+▁meméta	-46841
+▁ninete	-46842
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+▁glódís	-50734
+▁kómino	-50735
+▁mápape	-50736
+▁nieder	-50737
+▁remono	-50738
+▁sófilo	-50739
+▁tamora	-50740
+▁ñekíta	-50741
+comunica	-50742
+edermann	-50743
+homenaje	-50744
+hupavéva	-50745
+monoseki	-50746
+ndúiramo	-50747
+ritarian	-50748
+utrófilo	-50749
+▁ahogada	-50750
+▁colmena	-50751
+▁mbóicha	-50752
+▁nachepy	-50753
+▁ojopývo	-50754
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+▁ndinomia	-52664
+▁noiporãi	-52665
+▁oñemante	-52666
+▁rrúsiañe	-52667
+▁ucayalii	-52668
+eguerahávo	-52669
+fisiología	-52670
+▁citología	-52671
+▁citrullus	-52672
+▁claraboya	-52673
+▁claramunt	-52674
+▁clasifica	-52675
+▁classical	-52676
+▁clockwork	-52677
+▁cocamilla	-52678
+▁coccoloba	-52679
+▁colectivo	-52680
+▁coleridge	-52681
+▁colibande	-52682
+▁comadreja	-52683
+▁comentada	-52684
+▁comentado	-52685
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+▁quelim	-53333
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+graphiae	-53337
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+الجمهوريّة	-53888
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+▁justified	-53893
+▁juvenalis	-53894
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+▁yvykuape	-53933
+▁etiopíare	-53934
+▁ipyahuete	-53935
+▁ipyahuite	-53936
+▁kambyreta	-53937
+▁kambójape	-53938
+▁kanagágua	-53939
+▁kandidato	-53940
+▁kandinski	-53941
+▁kanástape	-53942
+▁karaganda	-53943
+▁karagandy	-53944
+▁karelioñe	-53945
+▁karepegua	-53946
+▁karitiâna	-53947
+▁karlovich	-53948
+▁karmelita	-53949
+▁karuguahá	-53950
+▁kasokuéra	-53951
+▁katsuhiro	-53952
+▁katyguara	-53953
+▁kawaguchi	-53954
+▁kaꞌarẽndy	-53955
+▁kerambipu	-53956
+▁keulemans	-53957
+▁khalifman	-53958
+▁kilometro	-53959
+▁kingfrida	-53960
+▁kingstown	-53961
+▁kokonotsu	-53962
+▁koloniara	-53963
+▁komisario	-53964
+▁konnichwa	-53965
+▁korapyrai	-53966
+▁korimbata	-53967
+▁kostanera	-53968
+▁kostyunin	-53969
+▁koꞌag̃ame	-53970
+▁koꞌãvagui	-53971
+▁krakowski	-53972
+▁krióllome	-53973
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+▁natalija	-55871
+▁solución	-55872
+▁temiñotỹ	-55873
+▁tesapoha	-55874
+▁viamonte	-55875
+▁woodcree	-55876
+▁yvyguýre	-55877
+fepristona	-55878
+yvytukuéra	-55879
+▁diocesano	-55880
+▁ijokopyre	-55881
+▁iñeñotỹme	-55882
+▁lepóntico	-55883
+▁mbaꞌapoha	-55884
+▁reheguàva	-55885
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+ỹijótaramo	-57093
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+▁cómic	-57130
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+▁gyasi	-57133
+▁kamaq	-57134
+▁labor	-57135
+▁mbasi	-57136
+▁mcmur	-57137
+▁meari	-57138
+▁ojueh	-57139
+▁tabor	-57140
+▁vangi	-57141
+ꞌamívo	-57142
+bbenena	-57143
+milcare	-57144
+mobilia	-57145
+rmation	-57146
+tissima	-57147
+zaizara	-57148
+▁bolzan	-57149
+▁crisey	-57150
+▁czibor	-57151
+▁fibbed	-57152
+▁gibbus	-57153
+▁grands	-57154
+▁itaipú	-57155
+▁kaikos	-57156
+▁mearim	-57157
+▁meizán	-57158
+▁paléta	-57159
+▁ribbon	-57160
+▁scroll	-57161
+▁thorns	-57162
+ariguápe	-57163
+arikuéra	-57164
+barzanes	-57165
+▁fubbwup	-57166
+▁hubbard	-57167
+▁purubor	-57168
+▁ñoarirõ	-57169
+micrateno	-57170
+▁amilcare	-57171
+▁anglesey	-57172
+▁criseyde	-57173
+▁guernsey	-57174
+▁mbasilea	-57175
+▁mcmurray	-57176
+▁puruborá	-57177
+ꞌamívonte	-57178
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+▁aseyvaijã	-57180
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+▁avarekópe	-57781
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+▁dichotomy	-57784
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+▁trastorno	-57786
+apypukúkuri	-57787
+ijypyetégui	-57788
+ikotevẽigui	-57789
+imiehaguére	-57790
+infrasonido	-57791
+irilandagua	-57792
+ituichavéva	-57793
+iñirũnguéra	-57794
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+jeroglífico	-57798
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+▁nahesãiva	-59077
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+▁nomokambú	-59079
+▁oipatágui	-59080
+▁riverside	-59081
+▁імпромпту	-59082
+▁acupuntura	-59083
+▁alajhpacha	-59084
+▁amamiguchi	-59085
+▁australopi	-59086
+▁avatykuéra	-59087
+▁celebração	-59088
+▁crescentes	-59089
+▁creusaleva	-59090
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+▁pokopyrã	-60371
+▁tlaquepa	-60372
+argumental	-60373
+▁ijaokuápe	-60374
+▁oñeikümby	-60375
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+▁producían	-60377
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+▁sinfonica	-60379
+▁unomásuno	-60380
+▁conservada	-60381
+▁entrañable	-60382
+▁grenadines	-60383
+▁inviernoin	-60384
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+▁kalaallisu	-60988
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+▁ohere	-62941
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+fourche	-62944
+terceto	-62945
+terruño	-62946
+ĝuáicha	-62947
+▁crispí	-62948
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+▁omomymýiva	-63495
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+▁nosotras	-63579
+▁orehegui	-63580
+haraivaírõ	-63581
+▁arapotýre	-63582
+▁carapelle	-63583
+▁itĩnguýva	-63584
+▁mountains	-63585
+▁porãiteha	-63586
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+▁hen	-3361
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+▁onohẽ	-3376
+▁osyry	-3377
+▁teñói	-3378
+tártida	-3379
+áraveñe	-3380
+▁asocia	-3381
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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Binary files /dev/null and b/visualizations/embedding_alignment_quality.png differ
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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/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
+++ b/visualizations/position_encoding_comparison.png
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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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--- /dev/null
+++ b/visualizations/tsne_sentences.png
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--- /dev/null
+++ b/visualizations/tsne_words.png
@@ -0,0 +1,3 @@
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Binary files /dev/null and b/visualizations/vocab_freq_dist.png differ
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