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..d32ff1a1d9de7f79e4c7fa923235e15a1605344d
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,773 @@
+---
+language: mwl
+language_name: Mirandese
+language_family: romance_iberian
+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_iberian
+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: 4.578
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.8323
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 0
+generated: 2026-01-10
+---
+
+# Mirandese - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Mirandese** 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** | 3.793x | 3.79 | 0.0216% | 2,683,483 |
+| **16k** | 4.139x | 4.14 | 0.0236% | 2,459,597 |
+| **32k** | 4.421x | 4.42 | 0.0252% | 2,302,588 |
+| **64k** | 4.578x 🏆 | 4.58 | 0.0261% | 2,223,729 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `Propebela miona ye ua spece de gastrópode de l género Propebela, pertencente la ...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁pro pe bela ▁mi ona ▁ye ▁ua ▁spece ▁de ▁gas ... (+16 more)` | 26 |
+| 16k | `▁pro pe bela ▁mi ona ▁ye ▁ua ▁spece ▁de ▁gastrópode ... (+13 more)` | 23 |
+| 32k | `▁pro pe bela ▁mi ona ▁ye ▁ua ▁spece ▁de ▁gastrópode ... (+12 more)` | 22 |
+| 64k | `▁propebela ▁mi ona ▁ye ▁ua ▁spece ▁de ▁gastrópode ▁de ▁l ... (+8 more)` | 18 |
+
+**Sample 2:** `Pingnan ye un cundado de la porbinça Fujian ne la China. Ten ua sobrefiç de km² ...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁ping nan ▁ye ▁un ▁cundado ▁de ▁la ▁porbinça ▁fujian ▁ne ... (+21 more)` | 31 |
+| 16k | `▁ping nan ▁ye ▁un ▁cundado ▁de ▁la ▁porbinça ▁fujian ▁ne ... (+21 more)` | 31 |
+| 32k | `▁ping nan ▁ye ▁un ▁cundado ▁de ▁la ▁porbinça ▁fujian ▁ne ... (+21 more)` | 31 |
+| 64k | `▁ping nan ▁ye ▁un ▁cundado ▁de ▁la ▁porbinça ▁fujian ▁ne ... (+21 more)` | 31 |
+
+**Sample 3:** `Paízes Baixos ye un paíç localizado na Ouropa. A sua capital ye Amsterdam de la ...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁paízes ▁baixos ▁ye ▁un ▁paíç ▁localizado ▁na ▁ouropa . ▁a ... (+10 more)` | 20 |
+| 16k | `▁paízes ▁baixos ▁ye ▁un ▁paíç ▁localizado ▁na ▁ouropa . ▁a ... (+10 more)` | 20 |
+| 32k | `▁paízes ▁baixos ▁ye ▁un ▁paíç ▁localizado ▁na ▁ouropa . ▁a ... (+10 more)` | 20 |
+| 64k | `▁paízes ▁baixos ▁ye ▁un ▁paíç ▁localizado ▁na ▁ouropa . ▁a ... (+7 more)` | 17 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.578x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.0216% 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 | 15,343 | 13.91 | 73,697 | 17.8% | 35.6% |
+| **2-gram** | Subword | 225 🏆 | 7.81 | 4,011 | 72.6% | 99.4% |
+| **3-gram** | Word | 43,244 | 15.40 | 99,993 | 7.1% | 21.5% |
+| **3-gram** | Subword | 1,730 | 10.76 | 30,226 | 30.5% | 76.9% |
+| **4-gram** | Word | 83,756 | 16.35 | 139,745 | 4.6% | 13.5% |
+| **4-gram** | Subword | 9,145 | 13.16 | 149,701 | 15.4% | 43.2% |
+| **5-gram** | Word | 53,205 | 15.70 | 77,395 | 5.4% | 14.4% |
+| **5-gram** | Subword | 33,248 | 15.02 | 377,533 | 9.3% | 26.1% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `de l` | 58,173 |
+| 2 | `de la` | 48,036 |
+| 3 | `ne l` | 20,582 |
+| 4 | `de ls` | 12,372 |
+| 5 | `de las` | 10,382 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `de l seclo` | 1,892 |
+| 2 | `ls stados ounidos` | 1,436 |
+| 3 | `a partir de` | 1,328 |
+| 4 | `i de l` | 1,327 |
+| 5 | `i de la` | 1,270 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `de ls stados ounidos` | 710 |
+| 2 | `i ua poblaçon de` | 453 |
+| 3 | `km i ua poblaçon` | 453 |
+| 4 | `la china ten ua` | 447 |
+| 5 | `china ten ua sobrefiç` | 445 |
+
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `km i ua poblaçon de` | 453 |
+| 2 | `china ten ua sobrefiç de` | 445 |
+| 3 | `la china ten ua sobrefiç` | 445 |
+| 4 | `ne la china ten ua` | 342 |
+| 5 | `stados ounidos de la américa` | 309 |
+
+**2-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `e _` | 591,904 |
+| 2 | `a _` | 499,400 |
+| 3 | `s _` | 411,342 |
+| 4 | `_ l` | 403,980 |
+| 5 | `d e` | 400,252 |
+
+**3-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e` | 310,441 |
+| 2 | `d e _` | 308,352 |
+| 3 | `e _ l` | 194,993 |
+| 4 | `_ l a` | 160,851 |
+| 5 | `l a _` | 145,857 |
+
+**4-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e _` | 270,574 |
+| 2 | `d e _ l` | 136,607 |
+| 3 | `_ l a _` | 127,081 |
+| 4 | `e _ l _` | 83,501 |
+| 5 | `e _ l a` | 74,074 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e _ l` | 133,195 |
+| 2 | `e _ l a _` | 60,089 |
+| 3 | `d e _ l a` | 59,980 |
+| 4 | `o _ d e _` | 56,259 |
+| 5 | `d e _ l _` | 54,129 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 225
+- **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 | 1.0545 | 2.077 | 7.75 | 149,145 | 0.0% |
+| **1** | Subword | 0.8887 | 1.852 | 6.01 | 2,125 | 11.1% |
+| **2** | Word | 0.3376 | 1.264 | 1.92 | 1,155,292 | 66.2% |
+| **2** | Subword | 0.8016 | 1.743 | 4.96 | 12,756 | 19.8% |
+| **3** | Word | 0.1237 | 1.090 | 1.24 | 2,212,454 | 87.6% |
+| **3** | Subword | 0.7949 | 1.735 | 4.10 | 63,188 | 20.5% |
+| **4** | Word | 0.0452 🏆 | 1.032 | 1.07 | 2,748,862 | 95.5% |
+| **4** | Subword | 0.6515 | 1.571 | 2.89 | 258,945 | 34.8% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `de participaçon de l príncepe tutmés morriu na mesma família turbenidae apersentan porte las cuostas...`
+2. `l liezi recebírun mais de la stória bai siempre porjetan este al gerar todas las ciéncias`
+3. `la proposiçon cumpuosta por misson apollo fazírun ancursones de la region de trabalhadores renobában...`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `de l testo de l japon residentes strangeiros eilegales besitado an 28 de dezembre de l católicos`
+2. `de la tierra ye to berde cun un sistema político i houmanitário dreitos de ls nomes de`
+3. `ne l sou purmeiro trabalho na astronomie geofísica angenharie eiquenomie etc einicialmente la rebolu...`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `de l seclo xiv i xv antre las percipales obras de la eigreija i sin antermediários repersentantes ó`
+2. `ls stados ounidos an stephen r cobey outor de l yoga eilhes son ls mais amportantes silicatos custit...`
+3. `a partir de anton la reboluçon stendiu se al campo adonde çparou un tiro de canhon i l`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `de ls stados ounidos ne l bietname promobida por lyndon johnson debediu ls amaricanos an campos oupo...`
+2. `km i ua poblaçon de 116 mil ingros an`
+3. `i ua poblaçon de 431 mil ingros an`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `_xor_gri_bes,_ca`
+2. `a_",_ye_"birrter`
+3. `ebefrmel_las_gog`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `e_lha_pe,_bólicar`
+2. `a_ambregeiriencia`
+3. `s_oute_l_ra_eisei`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `_de_subre_formas._`
+2. `de_31_de_mera_qu'e`
+3. `e_l_ciclónia_de_l_`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `_de_l_de_an_cente_s`
+2. `de_l_telscópio_lhio`
+3. `_la_sue_tenente,_d.`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 95.5% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (258,945 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 | 74,297 |
+| Total Tokens | 3,042,544 |
+| Mean Frequency | 40.95 |
+| Median Frequency | 4 |
+| Frequency Std Dev | 1358.50 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | de | 272,017 |
+| 2 | l | 154,267 |
+| 3 | la | 129,771 |
+| 4 | i | 87,959 |
+| 5 | an | 48,574 |
+| 6 | que | 42,608 |
+| 7 | ls | 41,935 |
+| 8 | a | 31,842 |
+| 9 | las | 29,271 |
+| 10 | se | 25,391 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | quedó | 2 |
+| 2 | debut | 2 |
+| 3 | haldane | 2 |
+| 4 | xenopus | 2 |
+| 5 | werskey | 2 |
+| 6 | loom | 2 |
+| 7 | bodmer | 2 |
+| 8 | birminghan | 2 |
+| 9 | maureen | 2 |
+| 10 | correspondência | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0129 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.994529 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 45.6% |
+| Top 1,000 | 65.5% |
+| Top 5,000 | 81.7% |
+| Top 10,000 | 87.9% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9945 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 45.6% of corpus
+- **Long Tail:** 64,297 words needed for remaining 12.1% 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 | 0.8157 | 0.3421 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.8323 🏆 | 0.2544 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.8007 | 0.1810 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.8157 | 0.3370 | 0.0960 | 0.3740 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.8323 | 0.2524 | 0.1680 | 0.5300 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.8007 | 0.1744 | 0.2420 | 0.5960 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** mono_64d with 0.8323 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2569. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 24.2% 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 | **-0.446** | 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 |
+|--------|----------|
+| `-a` | ambencíbel, altas, atacante |
+| `-s` | surprende, spaçonabes, seguiren |
+| `-c` | certificación, cruzou, cungestionamientos |
+| `-b` | balioso, bissau, birginia |
+| `-p` | pioneiros, paredones, prague |
+| `-m` | márteres, menimamente, munshiganj |
+| `-ma` | malaquias, matricula, mayas |
+| `-t` | telégrafo, tóxicas, templo |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-s` | pioneiros, márteres, flabonóides |
+| `-o` | etiológico, telégrafo, eisilado |
+| `-a` | gmina, júnia, ria |
+| `-os` | pioneiros, cungestionamientos, canídeos |
+| `-e` | menimamente, çcubre, surprende |
+| `-as` | tóxicas, altas, águas |
+| `-es` | márteres, flabonóides, paredones |
+| `-n` | çporen, certificación, seguiren |
+
+### 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 |
+|------|----------|------------------|----------|
+| `ones` | 2.27x | 105 contexts | mones, cones, pones |
+| `ados` | 2.37x | 66 contexts | lados, fados, dados |
+| `idad` | 2.30x | 59 contexts | idade, lidado, unidad |
+| `ento` | 2.05x | 80 contexts | cento, mento, lento |
+| `çone` | 2.62x | 29 contexts | açones, maçones, raçones |
+| `ista` | 1.91x | 102 contexts | pista, bista, mista |
+| `ient` | 1.97x | 77 contexts | niente, ciento, biento |
+| `tado` | 1.80x | 102 contexts | atado, stado, betado |
+| `amie` | 2.49x | 26 contexts | jamie, tamien, amiens |
+| `dade` | 2.18x | 42 contexts | idade, edades, cidade |
+| `mien` | 2.27x | 35 contexts | miente, tamien, amiens |
+| `ment` | 1.82x | 84 contexts | mento, mente, menta |
+
+### 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 |
+|--------|--------|-----------|----------|
+| `-a` | `-s` | 247 words | ancenadas, anterspecíficas |
+| `-c` | `-s` | 203 words | cunsequentes, caseiras |
+| `-a` | `-a` | 194 words | angloba, alicia |
+| `-a` | `-o` | 182 words | atípico, assimilado |
+| `-p` | `-s` | 177 words | porgramados, perjuízos |
+| `-s` | `-s` | 167 words | saturadas, surinamés |
+| `-c` | `-o` | 140 words | cometimiento, caindo |
+| `-c` | `-a` | 139 words | cántabra, cunceituada |
+| `-p` | `-a` | 126 words | plaka, pesquisa |
+| `-m` | `-s` | 124 words | mostradas, mosteiros |
+
+### 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 |
+|------|-----------------|------------|------|
+| campanapse | **`campanap-s-e`** | 7.5 | `s` |
+| corumbaenses | **`corumbaen-s-es`** | 7.5 | `s` |
+| machucado | **`machu-ca-do`** | 7.5 | `ca` |
+| cuncluísse | **`cuncluís-s-e`** | 7.5 | `s` |
+| antressando | **`antress-an-do`** | 7.5 | `an` |
+| eilegíaco | **`eilegí-a-co`** | 7.5 | `a` |
+| albergaba | **`alberg-a-ba`** | 7.5 | `a` |
+| alcançasse | **`alcanças-s-e`** | 7.5 | `s` |
+| portucalenses | **`portucalen-s-es`** | 7.5 | `s` |
+| ancluírun | **`ancluí-r-un`** | 7.5 | `r` |
+| ampatando | **`ampat-an-do`** | 7.5 | `an` |
+| neubauten | **`neubau-te-n`** | 7.5 | `te` |
+| asturiense | **`asturien-s-e`** | 7.5 | `s` |
+| banguardista | **`banguardi-s-ta`** | 7.5 | `s` |
+| cumpostelana | **`cumpostel-an-a`** | 7.5 | `an` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language Mirandese 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 (4.58x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (225) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (95.5%) |
+| 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: 2026-01-10 13:50:43*
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+{"lang": "mwl", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+{
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+  "dimension": 128,
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+  "seed_vocab_size": 10930,
+  "vocab_size": 44654
+}
\ No newline at end of file
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+{"lang": "mwl", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+{
+  "language": "mwl",
+  "dimension": 32,
+  "version": "aligned",
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+}
\ No newline at end of file
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+{"lang": "mwl", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+{
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+  "dimension": 64,
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+  "seed_vocab_size": 10930,
+  "vocab_size": 44654
+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/mwl_128d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:301d82695d8ef9924439810f83fcf0ac66cc152fe9becc51b92cec2ceb6eb1ab
+size 1070529915
diff --git a/models/embeddings/monolingual/mwl_128d.meta.json b/models/embeddings/monolingual/mwl_128d.meta.json
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/mwl_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "mwl", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/mwl_128d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/mwl_128d_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..7c02ab2e781aef541a7fe7d04eba687af2074b7f
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/mwl_128d_metadata.json
@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "language": "mwl",
+  "dimension": 128,
+  "version": "monolingual",
+  "training_params": {
+    "algorithm": "skipgram",
+    "min_count": 5,
+    "window": 5,
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+  },
+  "vocab_size": 44654
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/mwl_32d.bin b/models/embeddings/monolingual/mwl_32d.bin
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b2e3f8d850d61be11d15d550bd830043f159c075
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/mwl_32d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "mwl", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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--- /dev/null
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/mwl_64d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/mwl_64d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "mwl", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/mwl_64d_metadata.json
@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "language": "mwl",
+  "dimension": 64,
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+    "min_count": 5,
+    "window": 5,
+    "negative": 5,
+    "epochs": 5,
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+    "dim": 64,
+    "threads": 5
+  },
+  "vocab_size": 44654
+}
\ 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 102349
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--- /dev/null
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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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diff --git a/models/subword_markov/mwl_markov_ctx2_subword_metadata.json b/models/subword_markov/mwl_markov_ctx2_subword_metadata.json
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_markov/mwl_markov_ctx2_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "context_size": 2,
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+  "unique_contexts": 12756,
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+}
\ No newline at end of file
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index 0000000000000000000000000000000000000000..f97f2b71abe481d983f75db05374e843f74f646e
--- /dev/null
+++ b/models/subword_markov/mwl_markov_ctx3_subword.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_markov/mwl_markov_ctx4_subword.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 6024277
diff --git a/models/subword_markov/mwl_markov_ctx4_subword_metadata.json b/models/subword_markov/mwl_markov_ctx4_subword_metadata.json
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_markov/mwl_markov_ctx4_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
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+}
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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index 0000000000000000000000000000000000000000..f1fd637a68d113f4f8a359a13e05cc32cad5423b
--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,7 @@
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/mwl_3gram_subword.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 380229
diff --git a/models/subword_ngram/mwl_3gram_subword_metadata.json b/models/subword_ngram/mwl_3gram_subword_metadata.json
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/mwl_3gram_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
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+}
\ No newline at end of file
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index 0000000000000000000000000000000000000000..ebaa35e48c87ee3764c75a0aba4229c8a771f68f
--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/mwl_4gram_subword.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 1705617
diff --git a/models/subword_ngram/mwl_4gram_subword_metadata.json b/models/subword_ngram/mwl_4gram_subword_metadata.json
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/mwl_4gram_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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@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 4412622
diff --git a/models/subword_ngram/mwl_5gram_subword_metadata.json b/models/subword_ngram/mwl_5gram_subword_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..b1a7566e33975effa9497540a0589ba498d19844
--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/mwl_5gram_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "n": 5,
+  "variant": "subword",
+  "language": "mwl",
+  "unique_ngrams": 377533,
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+}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/tokenizer/mwl_tokenizer_16k.model b/models/tokenizer/mwl_tokenizer_16k.model
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6361dfe72e33485c2cf1deab7cd315705f320310
--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/mwl_tokenizer_16k.model
@@ -0,0 +1,3 @@
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+oid sha256:be1be0c5fc265dfefbb50c086ec9ed59ae1752466af0ea2eb0ff16c6675042bd
+size 512234
diff --git a/models/tokenizer/mwl_tokenizer_16k.vocab b/models/tokenizer/mwl_tokenizer_16k.vocab
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..358baf828bfc6b33391cf872eb189f1770a6de43
--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/mwl_tokenizer_16k.vocab
@@ -0,0 +1,16000 @@
+<unk>	0
+<s>	0
+</s>	0
+<pad>	0
+de	-0
+▁l	-1
+▁de	-2
+an	-3
+▁p	-4
+▁s	-5
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+te	-8
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+on	-10
+re	-11
+▁la	-12
+un	-13
+▁m	-14
+do	-15
+ri	-16
+en	-17
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+ta	-19
+▁n	-20
+os	-21
+▁an	-22
+da	-23
+or	-24
+▁i	-25
+er	-26
+▁f	-27
+▁b	-28
+al	-29
+as	-30
+in	-31
+ou	-32
+qu	-33
+ei	-34
+ci	-35
+ti	-36
+to	-37
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+▁qu	-40
+is	-41
+ul	-42
+▁d	-43
+çon	-44
+ca	-45
+▁re	-46
+▁g	-47
+tu	-48
+▁y	-49
+▁(	-50
+el	-51
+ol	-52
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+▁ye	-57
+mi	-58
+▁que	-59
+▁pa	-60
+▁ou	-61
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+▁habsburgo	-10965
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+▁manifesta	-10968
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+▁panteísmo	-10971
+▁paroquial	-10972
+▁possibles	-10973
+▁principal	-10974
+▁recebírun	-10975
+▁rialmente	-10976
+▁rodríguez	-10977
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+▁simónides	-10979
+▁slobáquia	-10980
+▁stablecer	-10981
+▁sustáncia	-10982
+▁tabuleiro	-10983
+▁yoshimoto	-10984
+▁çcendente	-10985
+▁acraditaba	-10986
+▁acusaçones	-10987
+▁adversário	-10988
+▁amaricanas	-10989
+▁anfluentes	-10990
+▁antegrante	-10991
+▁apersentan	-10992
+▁assistente	-10993
+▁asteroides	-10994
+▁atenienses	-10995
+▁costielhas	-10996
+▁cultibadas	-10997
+▁cunfundido	-10998
+▁cunsagrado	-10999
+▁cuntribuiu	-11000
+▁dramaturgo	-11001
+▁eimigraçon	-11002
+▁eipiscopal	-11003
+▁encyclopae	-11004
+▁introdução	-11005
+▁licenciado	-11006
+▁mantenendo	-11007
+▁manutençon	-11008
+▁monogatari	-11009
+▁ouserbaçon	-11010
+▁proclamado	-11011
+▁repunsable	-11012
+▁russulales	-11013
+▁specíficas	-11014
+▁stablecida	-11015
+▁sucessores	-11016
+▁sustituído	-11017
+▁trasmitido	-11018
+▁çcendéncia	-11019
+ologicamente	-11020
+▁alimentaçon	-11021
+▁castanheira	-11022
+▁catolicismo	-11023
+▁christopher	-11024
+▁científicos	-11025
+▁cunselheiro	-11026
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+▁monumientos	-11033
+▁osterberger	-11034
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+▁nebada	-11593
+▁nerlan	-11594
+▁newton	-11595
+▁nobres	-11596
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+▁cunsumi	-11658
+▁códigos	-11659
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+▁espanha	-11664
+▁famosas	-11665
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+▁georges	-11667
+▁gonçalo	-11668
+▁grabita	-11669
+▁greater	-11670
+▁génesis	-11671
+▁hábitos	-11672
+▁joaquin	-11673
+▁kiranti	-11674
+▁lheonor	-11675
+▁madonna	-11676
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+▁manhana	-11678
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+▁militar	-11683
+▁mineira	-11684
+▁moderni	-11685
+▁nuclear	-11686
+▁odoacro	-11687
+▁oubteni	-11688
+▁parcial	-11689
+▁patrono	-11690
+▁pedamie	-11691
+▁peligro	-11692
+▁penalba	-11693
+▁perciso	-11694
+▁pertene	-11695
+▁picuote	-11696
+▁poblado	-11697
+▁rebelde	-11698
+▁recicla	-11699
+▁recusou	-11700
+▁redonda	-11701
+▁reduçon	-11702
+▁remonta	-11703
+▁resulta	-11704
+▁saxones	-11705
+▁sebasti	-11706
+▁sediada	-11707
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+▁stabele	-11710
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+▁personaiges	-4591
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+▁rebol	-4649
+▁repro	-4650
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+▁útele	-10706
+ciación	-10707
+minadas	-10708
+ourgani	-10709
+perador	-10710
+piraçon	-10711
+pitaçon	-10712
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+tortosa	-10715
+▁abança	-10716
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+▁eimediata	-15537
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+▁cantadora	-17494
+▁catibeiro	-17495
+▁cerbantes	-17496
+▁coletánea	-17497
+▁coligaçon	-17498
+▁comodiano	-17499
+▁conceição	-17500
+▁cortiçada	-17501
+▁criaçones	-17502
+▁criogenia	-17503
+▁cristiano	-17504
+▁cristóvão	-17505
+▁culinária	-17506
+▁cumbinada	-17507
+▁cumpanhie	-17508
+▁cumpilada	-17509
+▁cumpletar	-17510
+▁cumpletas	-17511
+▁cuncabada	-17512
+▁cunsistia	-17513
+▁custituiu	-17514
+▁dezesseis	-17515
+▁dirráquio	-17516
+▁dracóncio	-17517
+▁drohiczyn	-17518
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+▁eilegante	-17520
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+▁eislándia	-17522
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+▁femenista	-17524
+▁ferreiros	-17525
+▁funcional	-17526
+▁funcionou	-17527
+▁germánica	-17528
+▁gibraltar	-17529
+▁gonçalbes	-17530
+▁granitíco	-17531
+▁guilherme	-17532
+▁himalayan	-17533
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+▁lhiderado	-17541
+▁licenciou	-17542
+▁literacie	-17543
+▁literário	-17544
+▁logística	-17545
+▁macedónio	-17546
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+▁precursor	-17573
+▁premiados	-17574
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+▁psusennes	-17578
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+▁seminário	-17583
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+▁sociedade	-17585
+▁spalhados	-17586
+▁spanholes	-17587
+▁stuttgart	-17588
+▁taquaruçu	-17589
+▁terramoto	-17590
+▁terremoto	-17591
+▁triángulo	-17592
+▁çcussones	-17593
+▁çtribuído	-17594
+▁ḥabsburgo	-17595
+▁ḥelsinque	-17596
+eilemientos	-17597
+ficialmente	-17598
+▁acrecentar	-17599
+▁adbersaira	-17600
+▁adjacentes	-17601
+▁alcossebre	-17602
+▁alfabética	-17603
+▁ambolbidos	-17604
+▁amostrórun	-17605
+▁anacreonte	-17606
+▁ancarnaçon	-17607
+▁andustrias	-17608
+▁antegraçon	-17609
+▁antressado	-17610
+▁antérprete	-17611
+▁apolinário	-17612
+▁artísticas	-17613
+▁artísticos	-17614
+▁astrologie	-17615
+▁astrónomos	-17616
+▁atibamente	-17617
+▁atualizado	-17618
+▁barqueiros	-17619
+▁bernacular	-17620
+▁biografies	-17621
+▁biográfico	-17622
+▁castelhana	-17623
+▁colombiano	-17624
+▁copenhague	-17625
+▁cumpiladas	-17626
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+▁recorrente	-24474
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+▁reimpresso	-24477
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+▁çupapo	-28631
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+anfierno	-28643
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+apostolo	-28647
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+▁bagabadguitá	-31272
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+▁centralizado	-31276
+▁championship	-31277
+▁christianity	-31278
+▁coeficientes	-31279
+▁coincidéncia	-31280
+▁configuraçon	-31281
+▁conhecimento	-31282
+▁criatebidade	-31283
+▁cumbergéncia	-31284
+▁cumplexidade	-31285
+▁cuncentrados	-31286
+▁cunsecutibos	-31287
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+métrico	-13591
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+▁coligaçon	-17498
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+▁conceição	-17500
+▁cortiçada	-17501
+▁criaçones	-17502
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+▁cristiano	-17504
+▁cristóvão	-17505
+▁culinária	-17506
+▁cumbinada	-17507
+▁cumpanhie	-17508
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+▁cuncabada	-17512
+▁cunsistia	-17513
+▁custituiu	-17514
+▁dezesseis	-17515
+▁dirráquio	-17516
+▁dracóncio	-17517
+▁drohiczyn	-17518
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+▁eilegante	-17520
+▁eillinois	-17521
+▁eislándia	-17522
+▁federales	-17523
+▁femenista	-17524
+▁ferreiros	-17525
+▁funcional	-17526
+▁funcionou	-17527
+▁germánica	-17528
+▁gibraltar	-17529
+▁gonçalbes	-17530
+▁granitíco	-17531
+▁guilherme	-17532
+▁himalayan	-17533
+▁homéricos	-17534
+▁houlandés	-17535
+▁inocéncio	-17536
+▁japonesas	-17537
+▁kakurenbo	-17538
+▁lenguista	-17539
+▁lhegítimo	-17540
+▁lhiderado	-17541
+▁licenciou	-17542
+▁literacie	-17543
+▁literário	-17544
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+▁plásticos	-17570
+▁poderosos	-17571
+▁poténcias	-17572
+▁precursor	-17573
+▁premiados	-17574
+▁primeiros	-17575
+▁primitibo	-17576
+▁propósito	-17577
+▁psusennes	-17578
+▁recoincer	-17579
+▁resources	-17580
+▁salbatore	-17581
+▁segnefica	-17582
+▁seminário	-17583
+▁simbólico	-17584
+▁sociedade	-17585
+▁spalhados	-17586
+▁spanholes	-17587
+▁stuttgart	-17588
+▁taquaruçu	-17589
+▁terramoto	-17590
+▁terremoto	-17591
+▁triángulo	-17592
+▁çcussones	-17593
+▁çtribuído	-17594
+▁ḥabsburgo	-17595
+▁ḥelsinque	-17596
+eilemientos	-17597
+ficialmente	-17598
+▁acrecentar	-17599
+▁adbersaira	-17600
+▁adjacentes	-17601
+▁alcossebre	-17602
+▁alfabética	-17603
+▁ambolbidos	-17604
+▁amostrórun	-17605
+▁anacreonte	-17606
+▁ancarnaçon	-17607
+▁andustrias	-17608
+▁antegraçon	-17609
+▁antressado	-17610
+▁antérprete	-17611
+▁apolinário	-17612
+▁artísticas	-17613
+▁artísticos	-17614
+▁astrologie	-17615
+▁astrónomos	-17616
+▁atibamente	-17617
+▁atualizado	-17618
+▁barqueiros	-17619
+▁bernacular	-17620
+▁biografies	-17621
+▁biográfico	-17622
+▁castelhana	-17623
+▁colombiano	-17624
+▁copenhague	-17625
+▁cumpiladas	-17626
+▁cumprenson	-17627
+▁cumpuostas	-17628
+▁cunfirmado	-17629
+▁cunquistas	-17630
+▁cuntinando	-17631
+▁custruíran	-17632
+▁deciplinas	-17633
+▁declinaçon	-17634
+▁defensores	-17635
+▁democratas	-17636
+▁demunstrar	-17637
+▁diminuiçon	-17638
+▁eilizabeth	-17639
+▁eisecutada	-17640
+▁eisecutiba	-17641
+▁eisistindo	-17642
+▁eislamismo	-17643
+▁fantástica	-17644
+▁filosófica	-17645
+▁gulbenkian	-17646
+▁justeniano	-17647
+▁lhaboreiro	-17648
+▁lhiderados	-17649
+▁lhiterairo	-17650
+▁lhiterário	-17651
+▁localizaba	-17652
+▁mimosaceae	-17653
+▁montalenti	-17654
+▁neerlandês	-17655
+▁norueguesa	-17656
+▁oubrigados	-17657
+▁oubtibírun	-17658
+▁outelizaba	-17659
+▁percurando	-17660
+▁perparaçon	-17661
+▁perpuostas	-17662
+▁pescadores	-17663
+▁philologia	-17664
+▁porduzidas	-17665
+▁precedendo	-17666
+▁presbítero	-17667
+▁primórdios	-17668
+▁probisória	-17669
+▁publishers	-17670
+▁pursidente	-17671
+▁quantidade	-17672
+▁quemunismo	-17673
+▁recreatiba	-17674
+▁regimiento	-17675
+▁repertório	-17676
+▁respeitado	-17677
+▁respetibos	-17678
+▁rializórun	-17679
+▁sequéncias	-17680
+▁specíficos	-17681
+▁subespeces	-17682
+▁susequente	-17683
+▁sustáncias	-17684
+▁telecomuni	-17685
+▁templários	-17686
+▁trasferida	-17687
+▁tribunales	-17688
+▁turísticas	-17689
+▁valladolid	-17690
+▁alienígenas	-17691
+▁altarnatiba	-17692
+▁amplantaçon	-17693
+▁anformation	-17694
+▁anterbençon	-17695
+▁antressante	-17696
+▁antroduzida	-17697
+▁arborezinha	-17698
+▁argonautica	-17699
+▁assassinato	-17700
+▁assisténcia	-17701
+▁belocidades	-17702
+▁berdadeiros	-17703
+▁calendairos	-17704
+▁capitalismo	-17705
+▁carbonífera	-17706
+▁castelhanos	-17707
+▁catedrático	-17708
+▁celhestrial	-17709
+▁classeficar	-17710
+▁cosmopolita	-17711
+▁cumpanheira	-17712
+▁cumpanheiro	-17713
+▁cumprendido	-17714
+▁cumputadors	-17715
+▁cunclusones	-17716
+▁cunfluéncia	-17717
+▁diplomática	-17718
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+▁yeman	-22543
+▁yuzna	-22544
+▁zbalo	-22545
+▁zeilu	-22546
+▁árido	-22547
+▁ática	-22548
+▁çente	-22549
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+ambaixo	-22561
+andreia	-22562
+anflama	-22563
+anforma	-22564
+armente	-22565
+assento	-22566
+assunto	-22567
+atraçon	-22568
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+▁siracusa	-23921
+▁situados	-23922
+▁situando	-23923
+▁smeralda	-23924
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+▁gulag	-27376
+▁gómez	-27377
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+▁aragonesas	-30711
+▁aristóbulo	-30712
+▁aristómene	-30713
+▁arquitetos	-30714
+▁artilharie	-30715
+▁ascendendo	-30716
+▁assassinos	-30717
+▁atiradeira	-30718
+▁atrabessar	-30719
+▁atribuiçon	-30720
+▁babilónica	-30721
+▁balenciano	-30722
+▁balhadolid	-30723
+▁barbarismo	-30724
+▁bastidores	-30725
+▁becicletas	-30726
+▁bibraçones	-30727
+▁bigiláncia	-30728
+▁binculados	-30729
+▁biológicos	-30730
+▁birgindade	-30731
+▁birmingham	-30732
+▁bragançala	-30733
+▁brinquedos	-30734
+▁bulcánicas	-30735
+▁bundesliga	-30736
+▁burocracie	-30737
+▁cabanillas	-30738
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+▁nicaraguense	-31336
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+▁oubrigatória	-31339
+▁oubrigatório	-31340
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+▁semanalmente	-31366
+▁sigurjónsson	-31367
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+▁spansionismo	-31369
+▁spurmentales	-31370
+▁spurmentaçon	-31371
+▁tarraconense	-31372
+▁topográficos	-31373
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+▁гель	-34144
+diusas	-34145
+eliana	-34146
+▁bogie	-34147
+▁deman	-34148
+▁friul	-34149
+▁garfo	-34150
+▁goriz	-34151
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+▁candedo	-38981
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+▁alifante	-40982
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+▁alliance	-40985
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+▁cisneriana	-43604
+▁climáticas	-43605
+▁clárainech	-43606
+▁coeisistir	-43607
+▁cognitibos	-43608
+▁colombiana	-43609
+▁colonizado	-43610
+▁comunidade	-43611
+▁condenação	-43612
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+▁conhecerie	-43614
+▁considrado	-43615
+▁construção	-43616
+▁controlado	-43617
+▁conversion	-43618
+▁coperatiba	-43619
+▁corporaçon	-43620
+▁crecientes	-43621
+▁cristianos	-43622
+▁criteriosa	-43623
+▁cultibando	-43624
+▁cumbatente	-43625
+▁cumbertida	-43626
+▁cumbidadas	-43627
+▁cumbinando	-43628
+▁cumparados	-43629
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+▁aspiraçones	-44232
+▁assentuaçon	-44233
+▁assinaturas	-44234
+▁astronomica	-44235
+▁atmosférica	-44236
+▁aylacostoma	-44237
+▁bacharelado	-44238
+▁baixíssemas	-44239
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+▁banalizaçon	-44241
+▁bandeirante	-44242
+▁bankurawase	-44243
+▁batimientos	-44244
+▁beluntairos	-44245
+▁beluntarios	-44246
+▁beneficiado	-44247
+▁benezuelana	-44248
+▁bertebrados	-44249
+▁bisexuality	-44250
+▁bissexuales	-44251
+▁bisualizada	-44252
+▁blackfriars	-44253
+▁blastobasis	-44254
+▁boluntários	-44255
+▁bookermanni	-44256
+▁brachodidae	-44257
+▁bracquemont	-44258
+▁bremerhaben	-44259
+▁bulgaridade	-44260
+▁caducifólia	-44261
+▁cambodjanos	-44262
+▁cancioneiro	-44263
+▁capensibufo	-44264
+▁caramulinho	-44265
+▁carangueijo	-44266
+▁carballeira	-44267
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+▁carismático	-44269
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+▁padronizaçon	-44880
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+ussalam	-47539
+▁bretag	-47540
+▁ferrão	-47541
+▁iherin	-47542
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+▁runion	-56142
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+▁eastleigh	-56799
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+wkes	-56804
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+▁héc	-56806
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+▁ollagüe	-57438
+▁quantil	-57439
+▁τετάρτη	-57440
+▁bodleian	-57441
+▁eiboluen	-57442
+▁galeazzo	-57443
+▁guelória	-57444
+▁miomanes	-57445
+ffordshire	-57446
+heixámetro	-57447
+pequeinhas	-57448
+▁anterfira	-57449
+▁cotswolds	-57450
+▁didianema	-57451
+▁eiboluído	-57452
+▁gasómetro	-57453
+▁gaththalu	-57454
+▁gegenwart	-57455
+▁genitales	-57456
+▁genéricas	-57457
+▁genéticos	-57458
+▁geografía	-57459
+▁geometria	-57460
+▁geradoras	-57461
+▁gildônica	-57462
+▁giroldina	-57463
+▁glasewitç	-57464
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+▁garantirá	-58772
+▁motociclo	-58773
+▁motörizer	-58774
+▁mourameis	-58775
+▁mouriscos	-58776
+▁muallaqah	-58777
+▁mucronata	-58778
+▁mudéjares	-58779
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+▁município	-58781
+▁muscicapi	-58782
+▁mussoleni	-58783
+▁münznamen	-58784
+▁nabegable	-58785
+▁nabucodon	-58786
+▁naihanchi	-58787
+▁namoranda	-58788
+▁narratibo	-58789
+▁nebulosas	-58790
+▁necesaria	-58791
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+▁socia	-1818
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+    "aft": 128,
+    "ze,": 128,
+    "poé": 128,
+    "a9": 128,
+    "jo,": 128,
+    "00,": 128,
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+    "tá-l": 128,
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+    "ruç,": 61,
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+    "do-a": 61,
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+    "ãor": 45,
+    "nne,": 45,
+    "nier": 45,
+    "thal": 45,
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+    "gol,": 33,
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+    "nthr": 33,
+    "ouxí": 33,
+    "uxír": 33,
+    "xíru": 33,
+    "nint": 33,
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+    "asgo": 23,
+    "çpol": 23,
+    "lma.": 23,
+    "r:t": 23,
+    "chek": 23,
+    "surd": 23,
+    "tiar": 23,
+    "ovie": 23,
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+    "çaço": 20,
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+    "luxu": 17,
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+    "lo\")": 17,
+    "exts": 17,
+    ")(s": 17,
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+    "olór": 15,
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+    "sus)": 15,
+    "lupe": 15,
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+    "ntle": 15,
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+    "r\"r": 15,
+    "eroç": 15,
+    "po\".": 15,
+    "ueór": 15,
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+    "ummo": 15,
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+    "mítr": 15,
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+    "-azu": 15,
+    "rea)": 15,
+    "r;m": 15,
+    "r;s": 15,
+    "e\"ç": 15,
+    "0dó": 15,
+    "bor.": 15,
+    "coa.": 15,
+    "(nua": 15,
+    ".)q": 15,
+    "stób": 15,
+    "25.0": 15,
+    "ç.i": 15,
+    "há-m": 15,
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+    "em|l": 15,
+    "tiis": 15,
+    "hras": 15,
+    "pule": 15,
+    "both": 15,
+    "ulge": 15,
+    "nsáb": 15,
+    "cenz": 15,
+    "a.d.": 15,
+    "owa,": 15,
+    "erzo": 15,
+    "chev": 15,
+    "o:“": 15,
+    "2su": 15,
+    "co-b": 15,
+    "geól": 15,
+    "boda": 15,
+    ")um": 15,
+    "esap": 15,
+    "thio": 15,
+    "norf": 15,
+    "i,w": 15,
+    "ism,": 15,
+    "eedo": 15,
+    "com,": 15,
+    "e(z": 15,
+    "swr": 15,
+    "ba\".": 15,
+    "1co": 15,
+    "dce": 15,
+    "da–": 15,
+    "hikm": 15,
+    "ikme": 15,
+    "kmet": 15,
+    "thil": 15,
+    "piec": 15,
+    "iece": 15,
+    "hask": 15,
+    "mpob": 15,
+    "geia": 15,
+    "ouet": 15,
+    "péni": 15,
+    "monn": 15,
+    "(nes": 15,
+    "uzer": 15,
+    "babu": 15,
+    "otf": 15,
+    "\"met": 15,
+    "meça": 15,
+    "olks": 15,
+    "push": 15,
+    "i:s": 15,
+    ".(i": 15,
+    "ára-": 15,
+    "ó,t": 15,
+    "ha\".": 15,
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+    "bité": 15,
+    "-le-": 15,
+    "ódan": 15,
+    "hoke": 15,
+    "(geo": 15,
+    "azob": 15,
+    "obić": 15,
+    "10,9": 15,
+    "mnas": 15,
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+    "nix,": 15,
+    "owns": 15,
+    "undt": 15,
+    "ilce": 15,
+    "one\"": 15,
+    "heie": 15,
+    "acy,": 15,
+    "o.la": 15,
+    "árbi": 15,
+    "xbe": 15,
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+    "dio-": 15,
+    "ayst": 15,
+    "2.c": 15,
+    "kons": 15,
+    "(aus": 15,
+    "iloi": 15,
+    "lucy": 15,
+    "briz": 15,
+    "mil)": 15,
+    "adeg": 15,
+    "lnc": 15,
+    "rigs": 15,
+    "ainf": 15,
+    "íneo": 15,
+    ".º2": 15,
+    "cepa": 15,
+    "ust,": 15,
+    "v,d": 15,
+    "ro-c": 15,
+    "cónc": 15,
+    "vise": 15,
+    "ºca": 15,
+    "ngö": 15,
+    "eirt": 15,
+    "6pu": 15,
+    "u'aj": 15,
+    "18p": 15,
+    "3fr": 15,
+    "srú": 15,
+    "1.n": 15,
+    "fett": 15,
+    "fict": 15,
+    "othi": 15,
+    "aka.": 15,
+    "ítie": 15,
+    "(pen": 15,
+    "nusa": 15,
+    "niso": 15,
+    "odec": 15,
+    "-\"l": 15,
+    "a;1": 15,
+    "a;2": 15,
+    "ia:p": 15,
+    "(ii)": 15,
+    "te-o": 15,
+    "15s": 15,
+    "plác": 15,
+    "la[": 15,
+    "amco": 15,
+    "o23": 15,
+    "(pas": 15,
+    "pipa": 15,
+    "ca2": 15,
+    "farc": 15,
+    "je5": 15,
+    "70l": 15,
+    "\"sob": 15,
+    "inês": 15,
+    "iroq": 15,
+    "12l": 15,
+    "fabé": 15,
+    "anko": 15,
+    "nds\"": 15,
+    "iarn": 15,
+    "nipr": 15,
+    "tasc": 15,
+    "mave": 15,
+    "ngç": 15,
+    "-kar": 15,
+    "fift": 15,
+    "çoo": 15,
+    "akhi": 15,
+    "neco": 15,
+    "in's": 15,
+    "mlí": 15,
+    "\"teo": 15,
+    "ety.": 15,
+    "waii": 15,
+    "te6": 15,
+    "bedf": 15,
+    "edfo": 15,
+    "ack.": 15,
+    "ell)": 15,
+    "o.ó": 15,
+    "nó-t": 15,
+    "ar-t": 15,
+    "hoga": 15,
+    "r)n": 15,
+    "aysa": 15,
+    "pter": 15,
+    "-ani": 15,
+    "gáç,": 15,
+    "uftw": 15,
+    "twaf": 15,
+    "12i": 15,
+    "orçá": 15,
+    "nave": 15,
+    "poba": 15,
+    "eabr": 15,
+    "s95": 15,
+    "raye": 15,
+    "—po": 15,
+    "gelm": 15,
+    "affi": 15,
+    "r13": 15,
+    "tal-": 15,
+    "ccan": 15,
+    ".joh": 15,
+    "ynch": 15,
+    "liom": 15,
+    "lila": 15,
+    "ifal": 15,
+    "f,a": 15,
+    "orín": 15,
+    "ldo.": 15,
+    "xo:l": 15,
+    "éreç": 15,
+    "gce": 15,
+    "paut": 15,
+    "agut": 15,
+    "dbén": 15,
+    "tiol": 15,
+    "ncob": 15,
+    "and\"": 15,
+    "att,": 15,
+    "zbeq": 15,
+    "ebo.": 15,
+    "hner": 15,
+    "açór": 15,
+    "inck": 15,
+    "hipe": 15,
+    ":on": 15,
+    "ceus": 15,
+    "dobu": 15,
+    "es.h": 15,
+    "-flo": 15,
+    "0.s": 15,
+    ".ªs": 15,
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+    "skat": 15,
+    "y(s": 15,
+    "%cu": 15,
+    "ena\"": 15,
+    "to—": 15,
+    "xvl": 15,
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+    "bben": 15,
+    "a;o": 15,
+    "odou": 15,
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+    "is–": 15,
+    "eker": 15,
+    "rísi": 15,
+    "aunt": 15,
+    "ippu": 15,
+    "acai": 15,
+    "odam": 15,
+    "é-de": 15,
+    "ola:": 15,
+    "owin": 15,
+    "rocu": 15,
+    "auck": 15,
+    "o-cl": 15,
+    "i)r": 15,
+    "kino": 15,
+    "zaki": 15,
+    "ono)": 15,
+    "osa:": 15,
+    "o-fa": 15,
+    "dré,": 15,
+    "é,e": 15,
+    "tos/": 15,
+    "ros-": 15,
+    "s.pa": 15,
+    "l'un": 15,
+    "h,h": 15,
+    "eid.": 15,
+    "buas": 15,
+    "átei": 15,
+    "semí": 15,
+    "67a": 15,
+    "nbir": 15,
+    "zequ": 15,
+    "abde": 15,
+    "xxc": 15,
+    "ugli": 15,
+    "l(z": 15,
+    "uto)": 15,
+    "s.ca": 15,
+    "batá": 15,
+    "ũaq": 15,
+    "iobí": 15,
+    "o54": 15,
+    "ba-m": 15,
+    "zéne": 15,
+    "xtla": 15,
+    "eéx": 15,
+    "ecot": 15,
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+    "br-1": 15,
+    "-len": 15,
+    "1°c": 15,
+    "16.0": 15,
+    "sra.": 15,
+    "hewi": 15,
+    ",iv": 15,
+    "23l": 15,
+    "çar,": 15,
+    "do-c": 15,
+    "urão": 15,
+    "\"peq": 15,
+    "er-d": 15,
+    "pech": 15,
+    "28a": 15,
+    "alui": 15,
+    "luia": 15,
+    "tosi": 15,
+    "gozo": 15,
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+    "clh": 15,
+    "io-p": 15,
+    "lapu": 15,
+    "su(": 15,
+    "ozer": 15,
+    "10f": 15,
+    "irso": 15,
+    "ahú": 15,
+    "\"son": 15,
+    "rcut": 15,
+    "x.m": 15,
+    "slaw": 15,
+    "usik": 15,
+    "dp.": 15,
+    "hath": 15,
+    "dott": 15,
+    "er-m": 15,
+    "odeo": 15,
+    "ámil": 15,
+    "l-mo": 15,
+    "uitu": 15,
+    "çpac": 15,
+    "rbán": 15,
+    "lloy": 15,
+    "i65": 15,
+    "din.": 15,
+    "sàq": 15,
+    "iloq": 15,
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+    "18b": 15,
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+    "12,2": 15,
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+    "keli": 15,
+    "tbd": 15,
+    "rxc": 15,
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+    "ciun": 15,
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+    "egol": 15,
+    "pliq": 15,
+    "mílc": 15,
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+    ".sin": 15,
+    "htas": 15,
+    "–st": 15,
+    "carí": 15,
+    "sbt,": 15,
+    "hes)": 15,
+    "á.e": 15,
+    "do-t": 15,
+    "lsḥ": 15,
+    "n-du": 15,
+    "père": 15,
+    "romw": 15,
+    "omwe": 15,
+    "36a": 15,
+    "uía,": 15,
+    "xerg": 15,
+    "çus": 15,
+    "rquê": 15,
+    "quês": 15,
+    "idên": 15,
+    "iasd": 15,
+    "o38": 15,
+    "miko": 15,
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+    "m,h": 12,
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\ No newline at end of file
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