diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes
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--- a/.gitattributes
+++ b/.gitattributes
@@ -33,3 +33,10 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/embedding_similarity.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/embedding_tsne_multilingual.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/performance_dashboard.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/position_encoding_comparison.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_sentences.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/tsne_words.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+visualizations/zipf_law.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f1d7ae26639f3872dcd77cc06ed39ef97c463139
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,773 @@
+---
+language: pap
+language_name: Papiamento
+language_family: romance_creole
+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_creole
+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: 4.536
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.8452
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 0
+generated: 2026-01-10
+---
+
+# Papiamento - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Papiamento** 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** | 3.813x | 3.82 | 0.1442% | 409,271 |
+| **16k** | 4.143x | 4.15 | 0.1566% | 376,636 |
+| **32k** | 4.392x | 4.39 | 0.1661% | 355,292 |
+| **64k** | 4.536x 🏆 | 4.54 | 0.1715% | 343,992 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `ta un munisipio spano den provinsia di Soria. (provinsia)`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁ta ▁un ▁munisipio ▁sp ano ▁den ▁provinsia ▁di ▁soria . ... (+3 more)` | 13 |
+| 16k | `▁ta ▁un ▁munisipio ▁sp ano ▁den ▁provinsia ▁di ▁soria . ... (+3 more)` | 13 |
+| 32k | `▁ta ▁un ▁munisipio ▁spano ▁den ▁provinsia ▁di ▁soria . ▁( ... (+2 more)` | 12 |
+| 64k | `▁ta ▁un ▁munisipio ▁spano ▁den ▁provinsia ▁di ▁soria . ▁( ... (+2 more)` | 12 |
+
+**Sample 2:** `Almazán ta un munisipio spaño den provinsia di Soria, region di Castilia i Leon....`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁alma z án ▁ta ▁un ▁munisipio ▁spaño ▁den ▁provinsia ▁di ... (+21 more)` | 31 |
+| 16k | `▁alma z án ▁ta ▁un ▁munisipio ▁spaño ▁den ▁provinsia ▁di ... (+21 more)` | 31 |
+| 32k | `▁almazán ▁ta ▁un ▁munisipio ▁spaño ▁den ▁provinsia ▁di ▁soria , ... (+19 more)` | 29 |
+| 64k | `▁almazán ▁ta ▁un ▁munisipio ▁spaño ▁den ▁provinsia ▁di ▁soria , ... (+19 more)` | 29 |
+
+**Sample 3:** `Tuvalu ta un pais oseatiko. E kapital di Tuvalu ta Vaiaku, Funafuti.`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁tu val u ▁ta ▁un ▁pais ▁os ea tiko . ... (+16 more)` | 26 |
+| 16k | `▁tu valu ▁ta ▁un ▁pais ▁os ea tiko . ▁e ... (+14 more)` | 24 |
+| 32k | `▁tuvalu ▁ta ▁un ▁pais ▁os ea tiko . ▁e ▁kapital ... (+11 more)` | 21 |
+| 64k | `▁tuvalu ▁ta ▁un ▁pais ▁oseatiko . ▁e ▁kapital ▁di ▁tuvalu ... (+5 more)` | 15 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.536x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1442% 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 | 9,717 | 13.25 | 33,678 | 18.1% | 41.2% |
+| **2-gram** | Subword | 238 🏆 | 7.89 | 2,724 | 71.0% | 99.3% |
+| **3-gram** | Word | 25,247 | 14.62 | 49,901 | 8.0% | 24.5% |
+| **3-gram** | Subword | 1,930 | 10.91 | 21,952 | 28.9% | 74.2% |
+| **4-gram** | Word | 41,144 | 15.33 | 69,181 | 7.3% | 18.8% |
+| **4-gram** | Subword | 10,003 | 13.29 | 104,371 | 14.9% | 42.3% |
+| **5-gram** | Word | 22,273 | 14.44 | 38,166 | 11.0% | 24.1% |
+| **5-gram** | Subword | 32,598 | 14.99 | 248,543 | 8.8% | 27.5% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `di e` | 14,647 |
+| 2 | `el a` | 5,053 |
+| 3 | `ta un` | 4,783 |
+| 4 | `den e` | 4,574 |
+| 5 | `e ta` | 4,109 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `un di e` | 1,033 |
+| 2 | `di antias hulandes` | 757 |
+| 3 | `for di e` | 740 |
+| 4 | `na el a` | 652 |
+| 5 | `ta e di` | 633 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `riba e kalènder gregoriano` | 548 |
+| 2 | `ta un di e` | 408 |
+| 3 | `yüni yüli ougùstùs sèptèmber` | 390 |
+| 4 | `mei yüni yüli ougùstùs` | 385 |
+| 5 | `aprel mei yüni yüli` | 384 |
+
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `riba e kalènder gregoriano ta` | 364 |
+| 2 | `e kalènder gregoriano ta resta` | 364 |
+| 3 | `mei yüni yüli ougùstùs sèptèmber` | 354 |
+| 4 | `mart aprel mei yüni yüli` | 350 |
+| 5 | `febrüari mart aprel mei yüni` | 345 |
+
+**2-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `a _` | 273,635 |
+| 2 | `_ d` | 174,552 |
+| 3 | `i _` | 167,427 |
+| 4 | `e _` | 140,158 |
+| 5 | `n _` | 138,441 |
+
+**3-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d i` | 117,044 |
+| 2 | `d i _` | 106,629 |
+| 3 | `_ e _` | 73,343 |
+| 4 | `t a _` | 63,461 |
+| 5 | `_ t a` | 56,841 |
+
+**4-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d i _` | 103,952 |
+| 2 | `_ t a _` | 38,893 |
+| 3 | `n a n _` | 30,467 |
+| 4 | `_ n a _` | 28,936 |
+| 5 | `_ u n _` | 27,411 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e n _` | 20,331 |
+| 2 | `o _ d i _` | 17,822 |
+| 3 | `a _ d i _` | 17,622 |
+| 4 | `_ d i _ e` | 17,588 |
+| 5 | `n _ d i _` | 16,089 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 238
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~28% 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 | 1.0093 | 2.013 | 6.87 | 68,317 | 0.0% |
+| **1** | Subword | 1.0745 | 2.106 | 8.28 | 829 | 0.0% |
+| **2** | Word | 0.3505 | 1.275 | 1.93 | 468,008 | 65.0% |
+| **2** | Subword | 0.9710 | 1.960 | 6.02 | 6,860 | 2.9% |
+| **3** | Word | 0.1399 | 1.102 | 1.26 | 899,213 | 86.0% |
+| **3** | Subword | 0.8488 | 1.801 | 4.26 | 41,291 | 15.1% |
+| **4** | Word | 0.0522 🏆 | 1.037 | 1.08 | 1,126,785 | 94.8% |
+| **4** | Subword | 0.6463 | 1.565 | 2.80 | 175,612 | 35.4% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `di artista boneriano e estadonan uni cu ta wordo proponi tin tambe ta pidié van hout`
+2. `e estudio di prins claus den e lama durante e siguiente munisipionan monti olbia telti e`
+3. `ta positive evaluation of invacion di e lista di promotor di tera di antia hulandes na`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `di e kontinente ta konta ku mas o ménos 3 km ku ta responsabel pa facilita e`
+2. `el a keda publica pa prome biaha na pa martin lavallée ku tambe ta konosí komo pedro`
+3. `ta un kolekshon di e peninsula di paraguaná situá den oséano pasífiko i na e klima specialmente`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `un di e sinkuenta 50 estado di merka aprel mei yüni yüli ougùstùs sèptèmber òktober novèmber desèmbe...`
+2. `for di e costa submarino cu ta core for di hadicurari fishermens huts awendia sarah quita beach na`
+3. `di antias hulandes un gran mayoria di estado practicamente tur estado ta parti di e cordon di serona...`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `riba e kalènder gregoriano ta resta 107 dia pa e aña terminá a sosodé mareshal deodoro da fonseca ta`
+2. `ta un di e islanan sunda grandi na indonesia e ta e di tres industria di criminalidad mas grandi`
+3. `yüni yüli ougùstùs sèptèmber òktober novèmber desèmber a nase yanüari febrüari 8 edgar palm músiko i...`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `_dita_anuliu_var`
+2. `a_enamubestrona_`
+3. `elon,_upas_baña_`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `a_aki,_lishonana.`
+2. `_di_ta_guyty_arub`
+3. `i_di_nal_di_su_ko`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `_di_un_un_henden_e`
+2. `di_junichmonionnan`
+3. `_e_makerkantorno_i`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `_di_59,45%_di_e_isl`
+2. `_ta_wòrdu_i_eks-pro`
+3. `nan_culturante_univ`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 94.8% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (175,612 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 | 34,175 |
+| Total Tokens | 1,282,363 |
+| Mean Frequency | 37.52 |
+| Median Frequency | 4 |
+| Frequency Std Dev | 827.80 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | di | 104,167 |
+| 2 | e | 74,754 |
+| 3 | ta | 39,477 |
+| 4 | a | 31,746 |
+| 5 | na | 29,351 |
+| 6 | un | 27,802 |
+| 7 | i | 24,418 |
+| 8 | den | 20,552 |
+| 9 | pa | 20,049 |
+| 10 | ku | 16,379 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | maghalie | 2 |
+| 2 | fei | 2 |
+| 3 | kodirektor | 2 |
+| 4 | influente | 2 |
+| 5 | arubagrandis | 2 |
+| 6 | struikelblok | 2 |
+| 7 | recordnan | 2 |
+| 8 | nacra | 2 |
+| 9 | klep | 2 |
+| 10 | guangdong | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0656 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.993886 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 48.4% |
+| Top 1,000 | 70.8% |
+| Top 5,000 | 87.1% |
+| Top 10,000 | 92.9% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9939 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 48.4% of corpus
+- **Long Tail:** 24,175 words needed for remaining 7.1% 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 | 0.8452 | 0.3149 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.7555 | 0.2502 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.4621 | 0.2227 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.8452 🏆 | 0.3064 | 0.0600 | 0.3160 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.7555 | 0.2542 | 0.1520 | 0.4100 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.4621 | 0.2259 | 0.1940 | 0.4780 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** aligned_32d with 0.8452 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2624. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 19.4% 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 | **-0.125** | 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 |
+|--------|----------|
+| `-s` | suak, seccionnan, suleiman |
+| `-a` | au, aradippou, anan |
+| `-b` | bankario, be, biramento |
+| `-p` | partituranan, ploaghe, placa |
+| `-m` | mobilisá, missouri, magnesium |
+| `-c` | citaat, cynanchum, circuito |
+| `-k` | kritiká, kongregashonnan, konstruyendo |
+| `-d` | depresion, dimensional, diskutí |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-n` | partituranan, kongregashonnan, seccionnan |
+| `-o` | ratio, inkompleto, lazio |
+| `-an` | partituranan, kongregashonnan, seccionnan |
+| `-a` | uma, veterinaria, generalisa |
+| `-e` | regime, be, ploaghe |
+| `-on` | depresion, macron, wilson |
+| `-s` | kisas, seychelles, libraries |
+| `-te` | trieste, completamente, krítikamente |
+
+### 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 |
+|------|----------|------------------|----------|
+| `acio` | 2.55x | 30 contexts | nacion, ignacio, ocacion |
+| `asho` | 2.05x | 38 contexts | basho, nashon, pashon |
+| `onan` | 1.88x | 53 contexts | conan, usonan, omonan |
+| `ente` | 1.77x | 58 contexts | mente, lente, djente |
+| `ento` | 1.96x | 36 contexts | lento, mento, sento |
+| `amen` | 1.61x | 74 contexts | namen, samen, examen |
+| `ista` | 1.81x | 44 contexts | vista, bista, lista |
+| `enta` | 1.64x | 53 contexts | benta, kenta, menta |
+| `ario` | 1.80x | 33 contexts | vario, mario, arion |
+| `ster` | 1.61x | 49 contexts | stern, sterna, sister |
+| `nter` | 1.67x | 41 contexts | inter, panter, hinter |
+| `pres` | 1.54x | 56 contexts | presu, press, presa |
+
+### 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 |
+|--------|--------|-----------|----------|
+| `-p` | `-n` | 119 words | partidonan, patriarkanan |
+| `-s` | `-n` | 108 words | sostenedónan, satisfaccion |
+| `-p` | `-o` | 108 words | produsiendo, pensamento |
+| `-k` | `-n` | 95 words | koalishon, koeiman |
+| `-s` | `-o` | 93 words | spanjo, sosteniendo |
+| `-a` | `-n` | 92 words | abdikashon, action |
+| `-p` | `-a` | 92 words | predica, pornada |
+| `-a` | `-o` | 91 words | anglicano, ansiano |
+| `-d` | `-n` | 89 words | demostracion, desasternan |
+| `-c` | `-a` | 88 words | cumbia, cuenca |
+
+### 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 |
+|------|-----------------|------------|------|
+| analistanan | **`analist-an-an`** | 7.5 | `an` |
+| silabanan | **`silab-an-an`** | 7.5 | `an` |
+| proceduranan | **`procedur-an-an`** | 7.5 | `an` |
+| interesnan | **`interes-n-an`** | 7.5 | `n` |
+| valdeavellano | **`valdeavell-an-o`** | 7.5 | `an` |
+| caracassana | **`caracass-an-a`** | 7.5 | `an` |
+| canchanan | **`canch-an-an`** | 7.5 | `an` |
+| kabbendans | **`kabbend-an-s`** | 7.5 | `an` |
+| enkabesando | **`enkabes-an-do`** | 7.5 | `an` |
+| critchley | **`critchl-e-y`** | 7.5 | `e` |
+| musikante | **`musik-an-te`** | 7.5 | `an` |
+| historiadornan | **`historiador-n-an`** | 7.5 | `n` |
+| akshonistanan | **`akshonist-an-an`** | 7.5 | `an` |
+| suramerikano | **`suramerik-an-o`** | 7.5 | `an` |
+| peliculanan | **`pelicul-an-an`** | 7.5 | `an` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language Papiamento 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 (4.54x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (238) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (94.8%) |
+| 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 17:28:24*
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+{"lang": "pap", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+{
+  "language": "pap",
+  "dimension": 128,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 7622,
+  "vocab_size": 19734
+}
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "pap", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+{
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+  "dimension": 32,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 7622,
+  "vocab_size": 19734
+}
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "pap", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+size 16512
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+{
+  "language": "pap",
+  "dimension": 64,
+  "version": "aligned",
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+  "seed_vocab_size": 7622,
+  "vocab_size": 19734
+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pap_128d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f5a8cfff77fb9c2a09984b25b4ca14a4d2bf97bc40d79a4e9d5d12f716127a3f
+size 1044547258
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pap_128d.meta.json b/models/embeddings/monolingual/pap_128d.meta.json
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pap_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "pap", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pap_128d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/pap_128d_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..9e293e475b9ff3b33f0c13b3c0bec20fa8040eb4
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pap_128d_metadata.json
@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "language": "pap",
+  "dimension": 128,
+  "version": "monolingual",
+  "training_params": {
+    "algorithm": "skipgram",
+    "min_count": 5,
+    "window": 5,
+    "negative": 5,
+    "epochs": 5,
+    "encoding_method": "rope",
+    "dim": 128,
+    "threads": 5
+  },
+  "vocab_size": 19734
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pap_32d.bin b/models/embeddings/monolingual/pap_32d.bin
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index 0000000000000000000000000000000000000000..bc6489c83bcbb3c75da39e1ff90f73dcee94924f
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pap_32d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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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": "pap", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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+    "threads": 5
+  },
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+}
\ No newline at end of file
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+}
\ No newline at end of file
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+}
\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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+}
\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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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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--- /dev/null
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,7 @@
+{
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/pap_tokenizer_16k.vocab
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+<s>	0
+</s>	0
+<pad>	0
+▁d	-0
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+▁kom	-88
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+▁kiper	-16604
+▁kisas	-16605
+▁komún	-16606
+▁kousá	-16607
+▁krudo	-16608
+▁kwihi	-16609
+▁kòrta	-16610
+▁leona	-16611
+▁leroy	-16612
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+▁abid	-28308
+▁aceh	-28309
+▁acus	-28310
+▁ador	-28311
+▁afis	-28312
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+▁agui	-28314
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+▁bezo	-28340
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+▁bito	-28342
+▁bons	-28343
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+▁kapitulá	-31117
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+▁kitega	-51342
+▁loanda	-51343
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+▁koffies	-53360
+▁lotenan	-53361
+▁mamaeña	-53362
+▁prevail	-53363
+▁rossana	-53364
+▁soesman	-53365
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+▁mollard	-55361
+▁musketi	-55362
+▁puccini	-55363
+▁seyonan	-55364
+▁sikosis	-55365
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+▁verbania	-55371
+▁verslaat	-55372
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+▁basiroeti	-55374
+▁birgennan	-55375
+▁generator	-55376
+▁genocidio	-55377
+▁hipomania	-55378
+▁mirangela	-55379
+▁sarducher	-55380
+▁sassanida	-55381
+▁satelliet	-55382
+▁satisface	-55383
+▁sauquillo	-55384
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+}
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+++ b/models/word_ngram/pap_5gram_word_metadata.json
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+    "s)c": 25,
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+    "er\")": 20,
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+    "alau": 12,
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+    "kth": 12,
+    "rala": 12,
+    "sies": 12,
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+    "dmit": 12,
+    "nitz": 12,
+    "rmá.": 12,
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+    "x.e": 12,
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+    "n:\"": 12,
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+    "mehi": 12,
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+    "79),": 12,
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+    "o)j": 12,
+    "nds:": 12,
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+    ".(n": 12,
+    "kanó": 12,
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+    "†11": 12,
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+    "rcou": 12,
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+    "nouf": 12,
+    "ragá": 12,
+    "†ka": 12,
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+    "eklu": 12,
+    "l20": 12,
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+    "o\").": 11,
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+    "e.nl": 11,
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+    "ate)": 11,
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+    "sfá": 11,
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+    "hnc": 11,
+    "tosi": 11,
+    "roei": 11,
+    "chth": 11,
+    "oño,": 11,
+    "áob": 11,
+    "t(k": 11,
+    "74r": 11,
+    "zenb": 11,
+    "g)i": 11,
+    "rea\"": 11,
+    "n;a": 11,
+    "kréd": 11,
+    "rédi": 11,
+    "í,s": 11,
+    "hát": 11,
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+    "lékt": 11,
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+    "ltag": 11,
+    "oy-w": 11,
+    "zuli": 11,
+    "a\"y": 11,
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+    "rule": 11,
+    "†mú": 11,
+    "07d": 11,
+    "rit,": 11,
+    "ur2": 11,
+    "v.(": 11,
+    "yane": 11,
+    "jesp": 11,
+    "idm": 11,
+    "adeo": 11,
+    "thön": 11,
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+    "önis": 11,
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+    "ynf": 11,
+    "giy": 11,
+    "er’i": 11,
+    "esli": 11,
+    "–tr": 11,
+    "nto\"": 11,
+    "i\"o": 11,
+    "ba8": 11,
+    "ña-": 11,
+    "bèto": 11,
+    "l13": 11,
+    "ysm": 11,
+    "utua": 11,
+    "ba\".": 11,
+    "ahv": 11,
+    "ntau": 11,
+    "lé(": 11,
+    "kómi": 11,
+    "o'c": 11,
+    "d.1": 11,
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+    "shna": 11,
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+    ")am": 9,
+    "rso:": 9,
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+    "“pap": 9,
+    "ncic": 9,
+    "auwe": 9,
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+    "ithr": 9,
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+    "old,": 9,
+    "áai": 9,
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+    "bis'": 9,
+    "dés,": 9,
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+    "gnid": 9,
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+    "snio": 6,
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+    "yen.": 6,
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+    ":),": 6,
+    "aca)": 6,
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+    "apuc": 6,
+    "úrgi": 6,
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+    "wake": 6,
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+    "1po": 6,
+    "ipá,": 6,
+    "ònse": 6,
+    "á,c": 6,
+    "45a": 6,
+    "es-b": 6,
+    "rèse": 6,
+    "1,a": 6,
+    "ees,": 6,
+    "wng": 6,
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