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..d93bf4c30da68c12a6af1b7cfe5a97f3377a1851
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,775 @@
+---
+language: pcd
+language_name: Picard
+language_family: romance_galloitalic
+tags:
+  - wikilangs
+  - nlp
+  - tokenizer
+  - embeddings
+  - n-gram
+  - markov
+  - wikipedia
+  - feature-extraction
+  - sentence-similarity
+  - tokenization
+  - n-grams
+  - markov-chain
+  - text-mining
+  - fasttext
+  - babelvec
+  - vocabulous
+  - vocabulary
+  - monolingual
+  - family-romance_galloitalic
+license: mit
+library_name: wikilangs
+pipeline_tag: text-generation
+datasets:
+  - omarkamali/wikipedia-monthly
+dataset_info:
+  name: wikipedia-monthly
+  description: Monthly snapshots of Wikipedia articles across 300+ languages
+metrics:
+  - name: best_compression_ratio
+    type: compression
+    value: 3.953
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.8716
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 0
+generated: 2026-01-10
+---
+
+# Picard - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Picard** 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** | 3.181x | 3.18 | 0.1032% | 391,604 |
+| **16k** | 3.467x | 3.47 | 0.1124% | 359,330 |
+| **32k** | 3.721x | 3.72 | 0.1207% | 334,772 |
+| **64k** | 3.953x 🏆 | 3.96 | 0.1282% | 315,141 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `Mòn·nhioe`d rozhioe , Moénieu des rosieus o Pleupleu, Diåle (Emberiza schoeniclu...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁m òn · n h ioe ` d ▁ro z ... (+36 more)` | 46 |
+| 16k | `▁m òn · nh ioe ` d ▁ro zh ioe ... (+31 more)` | 41 |
+| 32k | `▁m òn · nhioe ` d ▁ro zh ioe ▁, ... (+25 more)` | 35 |
+| 64k | `▁mòn · nhioe ` d ▁rozhioe ▁, ▁moénieu ▁des ▁ros ... (+18 more)` | 28 |
+
+**Sample 2:** `Charles Perthane - ch'est un écrivin picard dé Tournai. Pourménade à kain Référi...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁charles ▁pert h ane ▁- ▁ch ' est ▁un ▁écrivin ... (+24 more)` | 34 |
+| 16k | `▁charles ▁pert h ane ▁- ▁ch ' est ▁un ▁écrivin ... (+23 more)` | 33 |
+| 32k | `▁charles ▁pert hane ▁- ▁ch ' est ▁un ▁écrivin ▁picard ... (+22 more)` | 32 |
+| 64k | `▁charles ▁pert hane ▁- ▁ch ' est ▁un ▁écrivin ▁picard ... (+21 more)` | 31 |
+
+**Sample 3:** `Is pinstte eq l’Église al est otchultèe per l’Église modernisse d’aprés Vatican ...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁is ▁pins tte ▁eq ▁l ’ église ▁al ▁est ▁ot ... (+16 more)` | 26 |
+| 16k | `▁is ▁pins tte ▁eq ▁l ’ église ▁al ▁est ▁ot ... (+15 more)` | 25 |
+| 32k | `▁is ▁pinstte ▁eq ▁l ’ église ▁al ▁est ▁ot chult ... (+13 more)` | 23 |
+| 64k | `▁is ▁pinstte ▁eq ▁l ’ église ▁al ▁est ▁ot chultèe ... (+11 more)` | 21 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 3.953x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1032% 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 | 5,005 | 12.29 | 19,806 | 28.0% | 50.5% |
+| **2-gram** | Subword | 313 🏆 | 8.29 | 3,246 | 62.8% | 98.9% |
+| **3-gram** | Word | 6,300 | 12.62 | 26,054 | 29.5% | 46.9% |
+| **3-gram** | Subword | 2,718 | 11.41 | 24,544 | 24.3% | 67.8% |
+| **4-gram** | Word | 12,478 | 13.61 | 49,187 | 26.1% | 38.8% |
+| **4-gram** | Subword | 15,376 | 13.91 | 120,683 | 11.7% | 37.2% |
+| **5-gram** | Word | 8,364 | 13.03 | 36,813 | 30.5% | 43.5% |
+| **5-gram** | Subword | 51,133 | 15.64 | 290,118 | 7.4% | 24.2% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `ch est` | 7,744 |
+| 2 | `et pi` | 4,190 |
+| 3 | `pi référinches` | 3,217 |
+| 4 | `notes pi` | 3,203 |
+| 5 | `dins l` | 3,133 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `notes pi référinches` | 3,191 |
+| 2 | `ch est un` | 2,136 |
+| 3 | `pas d caleus` | 2,130 |
+| 4 | `pi référinches loïens` | 1,891 |
+| 5 | `référinches loïens intarnètes` | 1,886 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `notes pi référinches loïens` | 1,887 |
+| 2 | `pi référinches loïens intarnètes` | 1,873 |
+| 3 | `dech pas d caleus` | 1,722 |
+| 4 | `pi dins l région` | 1,656 |
+| 5 | `monumints pi lius d` | 938 |
+
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `notes pi référinches loïens intarnètes` | 1,869 |
+| 2 | `chés monumints pi lius d` | 937 |
+| 3 | `monumints pi lius d mémoére` | 937 |
+| 4 | `d caleus pi dins l` | 864 |
+| 5 | `pas d caleus pi dins` | 864 |
+
+**2-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `e _` | 155,352 |
+| 2 | `s _` | 129,694 |
+| 3 | `i n` | 104,008 |
+| 4 | `_ d` | 100,660 |
+| 5 | `c h` | 91,456 |
+
+**3-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `e s _` | 51,811 |
+| 2 | `_ c h` | 40,114 |
+| 3 | `_ d e` | 31,189 |
+| 4 | `_ p i` | 28,519 |
+| 5 | `i n _` | 27,112 |
+
+**4-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ p i _` | 16,853 |
+| 2 | `_ c h '` | 15,871 |
+| 3 | `e s t _` | 13,583 |
+| 4 | `_ i n _` | 12,048 |
+| 5 | `i n s _` | 10,867 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `c h é s _` | 9,953 |
+| 2 | `_ c h é s` | 8,355 |
+| 3 | `d i n s _` | 8,136 |
+| 4 | `_ d i n s` | 8,043 |
+| 5 | `_ c h ' _` | 7,242 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 313
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~24% of corpus
+- **Recommendation:** 4-gram or 5-gram for best predictive performance
+
+---
+## 3. Markov Chain Evaluation
+
+![Markov Entropy](visualizations/markov_entropy.png)
+
+![Markov Contexts](visualizations/markov_contexts.png)
+
+![Markov Branching](visualizations/markov_branching.png)
+
+### Results
+
+| Context | Variant | Avg Entropy | Perplexity | Branching Factor | Unique Contexts | Predictability |
+|---------|---------|-------------|------------|------------------|-----------------|----------------|
+| **1** | Word | 0.7856 | 1.724 | 4.61 | 96,583 | 21.4% |
+| **1** | Subword | 0.7544 | 1.687 | 5.63 | 1,734 | 24.6% |
+| **2** | Word | 0.2273 | 1.171 | 1.50 | 443,973 | 77.3% |
+| **2** | Subword | 0.8257 | 1.772 | 5.15 | 9,754 | 17.4% |
+| **3** | Word | 0.0801 | 1.057 | 1.13 | 663,556 | 92.0% |
+| **3** | Subword | 0.8058 | 1.748 | 4.07 | 50,194 | 19.4% |
+| **4** | Word | 0.0333 🏆 | 1.023 | 1.05 | 747,772 | 96.7% |
+| **4** | Subword | 0.6621 | 1.582 | 2.81 | 204,083 | 33.8% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `d origine pilipin mariés de la contre neutre pi dins no cite intrèe à louis ch`
+2. `l direkcion d mémoére l 15 éd teske ed l région picardie aménistrachon din echl éfant`
+3. `ch dessinateu pi michel hamy emmanuelle poiret amiens mémoires de la rue du nord l aller`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `ch est le romant de la statistique et des environs de béthune sud du soudan dousqu au`
+2. `et pi al o té bérzillée pindint l batale d adville jean luc vigneux présinte el langue`
+3. `notes pi référinches loïens intarnètes catiau l gare pérnes camblin anchiène brasserie malterie dite...`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `notes pi référinches loïens intarnètes hédeuville dseur ch site éd l institut géographique national ...`
+2. `ch est un anchien ju d cartes notes l dimainch j allos au cabaret p pou jwer au`
+3. `pi référinches loïens intarnètes anmérikin`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `notes pi référinches loïens intarnètes rouvroé édseur l site à l institut des textes et manuscrits m...`
+2. `pi référinches loïens intarnètes dech pas d caleus pi dins l région picardie aménistrachon démografi...`
+3. `pi dins l région nord pas d caleus aménistrachon nombe ed gins héraldique parti au premier de gueule...`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `_ss_14_e-lité-do`
+2. `e_s_so_lotêtoét_`
+3. `ileshutotr_ccoom`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `e_:_l'be_=_thés_l`
+2. `s_aux_800_0000_mu`
+3. `ins_à_cou,_et_une`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `es_l'in_depuis_var`
+2. `_ch'_eune_rome_cho`
+3. `_del_solisainsch_j`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `_pi_mérachon_diteus`
+2. `_ch'_berg,_imprimin`
+3. `est_eune_parsonnage`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 96.7% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (204,083 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 | 42,676 |
+| Total Tokens | 874,727 |
+| Mean Frequency | 20.50 |
+| Median Frequency | 3 |
+| Frequency Std Dev | 309.45 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | d | 30,264 |
+| 2 | l | 24,902 |
+| 3 | ch | 19,929 |
+| 4 | pi | 16,980 |
+| 5 | à | 15,562 |
+| 6 | in | 14,862 |
+| 7 | est | 13,362 |
+| 8 | de | 11,091 |
+| 9 | chés | 9,886 |
+| 10 | et | 9,764 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | bondes | 2 |
+| 2 | benezit | 2 |
+| 3 | kukës | 2 |
+| 4 | tortuses | 2 |
+| 5 | tchière | 2 |
+| 6 | commindeu | 2 |
+| 7 | sènes | 2 |
+| 8 | armonista | 2 |
+| 9 | sellerio | 2 |
+| 10 | palerme | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0173 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.999106 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 44.2% |
+| Top 1,000 | 65.9% |
+| Top 5,000 | 81.3% |
+| Top 10,000 | 87.7% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9991 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 44.2% of corpus
+- **Long Tail:** 32,676 words needed for remaining 12.3% 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 | 0.8716 | 0.3203 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.6802 | 0.2753 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.2264 | 0.2645 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.8716 🏆 | 0.3221 | 0.0520 | 0.2580 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.6802 | 0.2726 | 0.0720 | 0.3580 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.2264 | 0.2727 | 0.1360 | 0.4200 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** aligned_32d with 0.8716 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2879. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 13.6% R@1 in cross-lingual retrieval.
+- **Recommendation:** 128d aligned for best cross-lingual performance
+
+---
+## 6.  Morphological Analysis (Experimental)
+
+This section presents an automated morphological analysis derived from the statistical divergence between word-level and subword-level models. By analyzing where subword predictability spikes and where word-level coverage fails, we can infer linguistic structures without supervised data.
+
+### 6.1 Productivity & Complexity
+
+| Metric | Value | Interpretation | Recommendation |
+|--------|-------|----------------|----------------|
+| Productivity Index | **5.000** | High morphological productivity | Reliable analysis |
+| Idiomaticity Gap | **0.802** | High formulaic/idiomatic content | - |
+
+### 6.2 Affix Inventory (Productive Units)
+
+These are the most productive prefixes and suffixes identified by sampling the vocabulary for global substitutability patterns. A unit is considered an affix if stripping it leaves a valid stem that appears in other contexts.
+
+#### Productive Prefixes
+| Prefix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-a` | arcs, atestè, abistoké |
+| `-c` | cro, camanéter, català |
+| `-s` | symbolisses, sorrus, shahmukhi |
+| `-b` | bonduelle, brochant, bourgache |
+| `-p` | partitchulier, poteries, pintatonikes |
+| `-d` | devenir, description, délibérer |
+| `-m` | moyin, monastique, mêle |
+| `-co` | coin, commintateu, coup |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-e` | monastique, linotte, bonduelle |
+| `-s` | poteries, pintatonikes, symbolisses |
+| `-es` | poteries, pintatonikes, symbolisses |
+| `-t` | ressortit, brochant, walincourt |
+| `-n` | moyin, description, heineken |
+| `-r` | devenir, partitchulier, délibérer |
+| `-on` | description, ptilostemon, manillon |
+| `-le` | bonduelle, trémoille, mêle |
+
+### 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 |
+|------|----------|------------------|----------|
+| `ette` | 1.79x | 114 contexts | bette, vette, mette |
+| `ques` | 1.90x | 74 contexts | aques, quest, vaques |
+| `ranc` | 2.08x | 42 contexts | rance, ranch, franc |
+| `ique` | 1.79x | 75 contexts | mique, pique, niquet |
+| `nche` | 1.71x | 81 contexts | anche, lanche, panche |
+| `anch` | 1.58x | 85 contexts | ranch, anche, lanche |
+| `cion` | 1.97x | 31 contexts | nacion, akcion, accion |
+| `tion` | 1.84x | 29 contexts | action, option, nation |
+| `icar` | 2.13x | 16 contexts | wicar, ricard, picard |
+| `ogra` | 1.67x | 26 contexts | beograd, biografe, ortograf |
+| `rinc` | 1.59x | 28 contexts | prince, frinco, frincs |
+| `cart` | 1.60x | 27 contexts | écart, carta, carte |
+
+### 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 |
+|--------|--------|-----------|----------|
+| `-c` | `-e` | 205 words | comminde, crozète |
+| `-c` | `-s` | 177 words | camps, cros |
+| `-p` | `-e` | 153 words | pake, prostituèe |
+| `-a` | `-e` | 147 words | academie, amiabe |
+| `-p` | `-s` | 116 words | picus, porions |
+| `-m` | `-e` | 115 words | médiatèke, malade |
+| `-d` | `-e` | 105 words | delgorgue, delepine |
+| `-s` | `-e` | 97 words | sangiovese, solèye |
+| `-m` | `-s` | 95 words | matématikes, mardis |
+| `-a` | `-s` | 93 words | ardennes, anthiusses |
+
+### 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 |
+|------|-----------------|------------|------|
+| essayisse | **`essayis-s-e`** | 7.5 | `s` |
+| alexandrins | **`alexandr-in-s`** | 7.5 | `in` |
+| carcahutes | **`carcahu-t-es`** | 7.5 | `t` |
+| bilderbogen | **`bilderbog-e-n`** | 7.5 | `e` |
+| comminchent | **`comminch-e-nt`** | 7.5 | `e` |
+| conmunnes | **`conmun-n-es`** | 7.5 | `n` |
+| anciennement | **`anciennem-e-nt`** | 7.5 | `e` |
+| kilomètres | **`kilomèt-re-s`** | 7.5 | `re` |
+| lituanien | **`lituani-e-n`** | 7.5 | `e` |
+| albertville | **`albertvi-l-le`** | 7.5 | `l` |
+| stevenson | **`steven-s-on`** | 7.5 | `s` |
+| vanwelkenhuyzen | **`vanwelkenhuyz-e-n`** | 7.5 | `e` |
+| management | **`managem-e-nt`** | 7.5 | `e` |
+| pikardien | **`pikardi-e-n`** | 7.5 | `e` |
+| richesses | **`riches-s-es`** | 7.5 | `s` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language Picard shows high morphological productivity. The subword models are significantly more efficient than word models, suggesting a rich system of affixation or compounding.
+
+> **Note on Idiomaticity:** The high Idiomaticity Gap suggests a large number of frequent multi-word expressions or formulaic sequences that are statistically distinct from their component parts.
+
+---
+## 7. Summary & Recommendations
+
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Production Recommendations
+
+| Component | Recommended | Rationale |
+|-----------|-------------|-----------|
+| Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (3.95x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (313) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (96.7%) |
+| 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 17:37:03*
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+{"lang": "pcd", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+{
+  "language": "pcd",
+  "dimension": 128,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 8257,
+  "vocab_size": 17173
+}
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1,3 @@
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+{"lang": "pcd", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+{
+  "language": "pcd",
+  "dimension": 32,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 8257,
+  "vocab_size": 17173
+}
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "pcd", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+  "vocab_size": 17173
+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pcd_128d.bin
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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3ad5f59aa14ed940b1243326ece6535cf43a29155ae785afc9b8a1b93ce02134
+size 1041877433
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pcd_128d.meta.json b/models/embeddings/monolingual/pcd_128d.meta.json
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pcd_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "pcd", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pcd_128d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/pcd_128d_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..f687e1e00e6cbbbec45d5a02141e0baec16ae03b
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pcd_128d_metadata.json
@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "language": "pcd",
+  "dimension": 128,
+  "version": "monolingual",
+  "training_params": {
+    "algorithm": "skipgram",
+    "min_count": 5,
+    "window": 5,
+    "negative": 5,
+    "epochs": 5,
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+    "dim": 128,
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+  },
+  "vocab_size": 17173
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pcd_32d.bin b/models/embeddings/monolingual/pcd_32d.bin
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a7f370ac55b235a1934e7d4df21a6265597c7362
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pcd_32d.bin
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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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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pcd_64d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "pcd", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+    "dim": 64,
+    "threads": 5
+  },
+  "vocab_size": 17173
+}
\ 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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--- /dev/null
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+{
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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
+++ b/models/subword_markov/pcd_markov_ctx4_subword.parquet
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diff --git a/models/subword_markov/pcd_markov_ctx4_subword_metadata.json b/models/subword_markov/pcd_markov_ctx4_subword_metadata.json
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_markov/pcd_markov_ctx4_subword_metadata.json
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+}
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1,3 @@
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index 0000000000000000000000000000000000000000..fc2a2f9ea3c2cc0c9b1a8d49eb0ab0a118d0b409
--- /dev/null
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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@@ -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 1360387
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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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+size 3330529
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/pcd_5gram_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "n": 5,
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/pcd_tokenizer_16k.model
@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 504575
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index 0000000000000000000000000000000000000000..77e63a8f4f01614fde47756b573d3339b7da3bb7
--- /dev/null
+++ b/models/tokenizer/pcd_tokenizer_16k.vocab
@@ -0,0 +1,16000 @@
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+<s>	0
+</s>	0
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+▁pi	-19
+re	-20
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+ne	-24
+▁é	-25
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+▁et	-59
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+au	-62
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+▁du	-64
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+mint	-69
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+ant	-78
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+▁décrit	-7344
+▁edziré	-7345
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+▁téramoéni	-8869
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+▁achuchonné	-8871
+▁australien	-8872
+▁capenoules	-8873
+▁classemint	-8874
+▁exposition	-8875
+▁guadeloupe	-8876
+▁marguerite	-8877
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+▁principals	-19827
+▁promouvoèr	-19828
+▁propriétés	-19829
+▁responsabe	-19830
+▁romanchier	-19831
+▁résistants	-19832
+▁résponsabe	-19833
+▁scirpaceus	-19834
+▁secrétaire	-19835
+▁silvestris	-19836
+▁strasbourg	-19837
+▁séparacion	-19838
+▁tapisserie	-19839
+▁traversèes	-19840
+▁troubadour	-19841
+▁térorisses	-19842
+▁uropéyènne	-19843
+▁vénichiens	-19844
+▁zeffirelli	-19845
+▁éclichures	-19846
+▁éspression	-19847
+encyclopédie	-19848
+occhidintale	-19849
+ondissemints	-19850
+photographie	-19851
+▁administrat	-19852
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+▁victoria	-27396
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+▁épagnols	-27419
+▁érjoinne	-27420
+▁érligion	-27421
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+▁fédérachon	-17379
+▁garanderie	-17380
+▁goudallier	-17381
+▁géologique	-17382
+▁hargicourt	-17383
+▁harpignies	-17384
+▁hazebrouck	-17385
+▁hypercourt	-17386
+▁imbelteuse	-17387
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+▁louvignies	-17389
+▁machédoène	-17390
+▁montmartre	-17391
+▁montserrat	-17392
+▁particions	-17393
+▁patoisants	-17394
+▁patrimoène	-17395
+▁patrimoéne	-17396
+▁personnage	-17397
+▁profondeur	-17398
+▁présintant	-17399
+▁pèlerinage	-17400
+▁périodique	-17401
+▁pétronille	-17402
+▁ramazzotti	-17403
+▁rinneville	-17404
+▁sculpteurs	-17405
+▁sociolingu	-17406
+▁tradicions	-17407
+▁transports	-17408
+▁trouvoères	-17409
+▁universèle	-17410
+▁vaudeville	-17411
+▁éspéctakes	-17412
+austreberthe	-17413
+▁arkéologike	-17414
+▁australiens	-17415
+▁azerbaïdjan	-17416
+▁bassureries	-17417
+▁biélorussie	-17418
+▁bénédictins	-17419
+▁bérteucourt	-17420
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+▁charbonn	-34537
+▁charente	-34538
+▁chauchoy	-34539
+▁chaunoés	-34540
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+▁chellule	-34542
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+▁chimique	-34545
+▁chindlie	-34546
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+▁chircons	-34548
+▁choucabu	-34549
+▁christus	-34550
+▁chrizhié	-34551
+▁chrysant	-34552
+▁chuivant	-34553
+▁circonst	-34554
+▁clokiers	-34555
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+▁collurio	-34559
+▁colmaire	-34560
+▁commande	-34561
+▁commedia	-34562
+▁commémor	-34563
+▁comparer	-34564
+▁comprins	-34565
+▁comteche	-34566
+▁comunale	-34567
+▁concerne	-34568
+▁congress	-34569
+▁conmerce	-34570
+▁conminde	-34571
+▁consacrè	-34572
+▁conscien	-34573
+▁controle	-34574
+▁contrôle	-34575
+▁contyint	-34576
+▁converge	-34577
+▁coquette	-34578
+▁corbehem	-34579
+▁corbehin	-34580
+▁corriere	-34581
+▁corvidés	-34582
+▁coupelle	-34583
+▁coutiaus	-34584
+▁couverte	-34585
+▁couïavie	-34586
+▁coyécque	-34587
+▁coéchons	-34588
+▁croisées	-34589
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+▁novotný	-48147
+▁numéros	-48148
+▁nunuter	-48149
+▁nuttall	-48150
+▁nwartes	-48151
+▁négligé	-48152
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+▁nésette	-48154
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+▁oblasts	-48157
+▁obligat	-48158
+▁obtenus	-48159
+▁occupée	-48160
+▁ochéans	-48161
+▁ofensâs	-48162
+▁offerte	-48163
+▁offredo	-48164
+▁oficiel	-48165
+▁olsztyn	-48166
+▁omignon	-48167
+▁omnivox	-48168
+▁onmléte	-48169
+▁operado	-48170
+▁opposés	-48171
+▁optique	-48172
+▁oraison	-48173
+▁oranges	-48174
+▁ordonez	-48175
+▁ordonnè	-48176
+▁oreille	-48177
+▁orelles	-48178
+▁organes	-48179
+▁orville	-48180
+▁otchupe	-48181
+▁otocyon	-48182
+▁otérbou	-48183
+▁oublier	-48184
+▁ouganda	-48185
+▁ouvreus	-48186
+▁ouvreuz	-48187
+▁oxigène	-48188
+▁oésieux	-48189
+▁padzeur	-48190
+▁paillet	-48191
+▁palerme	-48192
+▁palfart	-48193
+▁pallida	-48194
+▁panache	-48195
+▁papautè	-48196
+▁papaver	-48197
+▁papegai	-48198
+▁paraplu	-48199
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+▁parfois	-48201
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+▁ruminiacus	-52722
+▁réceptacle	-52723
+▁récompinse	-52724
+▁rédjulière	-52725
+▁réfraction	-52726
+▁référindum	-52727
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+▁régularité	-52729
+▁régulières	-52730
+▁réimprimée	-52731
+▁républican	-52732
+▁républikes	-52733
+▁réputacion	-52734
+▁résistince	-52735
+▁rétchurint	-52736
+▁révoluchon	-52737
+▁rééditions	-52738
+▁sabdariffa	-52739
+▁sacramento	-52740
+▁salamandre	-52741
+▁salicacées	-52742
+▁salutacion	-52743
+▁sanatorium	-52744
+▁sandgrouse	-52745
+▁sanfourche	-52746
+▁sangiovese	-52747
+▁sassanelli	-52748
+▁satiriques	-52749
+▁schauspiel	-52750
+▁schönbrunn	-52751
+▁senlecques	-52752
+▁serventois	-52753
+▁seychelles	-52754
+▁sgondaires	-52755
+▁sgrétoaire	-52756
+▁sheptytsky	-52757
+▁simpelmint	-52758
+▁situacions	-52759
+▁sloutskaïa	-52760
+▁smartfones	-52761
+▁socialisme	-52762
+▁soissonnoé	-52763
+▁solidarité	-52764
+▁souhaitant	-52765
+▁souveraine	-52766
+▁sovintfoés	-52767
+▁společnost	-52768
+▁stievenard	-52769
+▁stockholms	-52770
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+▁longuer	-59274
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+▁sarazin	-59278
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+▁sarközy	-59280
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+▁schrott	-59294
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+▁юлия	-59334
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+▁lallaing	-63189
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+▁settent	-63260
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+musiciens	-63264
+pointillé	-63265
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+▁chetumal	-63269
+▁curlotte	-63270
+▁djitaret	-63271
+▁dorsales	-63272
+▁figurant	-63273
+▁fortuneo	-63274
+▁glincher	-63275
+▁jeffares	-63276
+▁learning	-63277
+▁leborgne	-63278
+▁lecompte	-63279
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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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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,7 @@
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--- /dev/null
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+    "erea": 50,
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+    "e)f": 48,
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+    "lan,": 48,
+    "lpes": 48,
+    "poir": 48,
+    "t'(": 48,
+    "etud": 48,
+    "é:f": 48,
+    "elae": 48,
+    "eupl": 48,
+    "avon": 48,
+    "arty": 48,
+    "itle": 48,
+    "elte": 48,
+    "cidi": 48,
+    "bâti": 48,
+    ".fa": 48,
+    "iit": 48,
+    "n-mi": 48,
+    "nval": 48,
+    "n-po": 48,
+    "l’ét": 48,
+    "ch«": 48,
+    "udit": 48,
+    "rteu": 48,
+    "oach": 48,
+    "-tou": 48,
+    "cesc": 48,
+    "drea": 48,
+    "lymp": 48,
+    "odér": 48,
+    "rucc": 48,
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+    "12d": 48,
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+    "ypto": 48,
+    "ream": 48,
+    "hl’e": 48,
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+    ",f.": 26,
+    "d’si": 26,
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+    "-riv": 26,
+    "raît": 26,
+    "re-m": 26,
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+    "’cha": 25,
+    "ingw": 25,
+    "’cro": 25,
+    "roé-": 25,
+    "néol": 25,
+    "luce": 25,
+    "sus,": 25,
+    "u13": 25,
+    "lcou": 25,
+    "mps-": 25,
+    "vega": 25,
+    "éte.": 25,
+    "jaun": 25,
+    "uach": 25,
+    "rdà": 25,
+    "soma": 25,
+    "imie": 25,
+    ".(p": 25,
+    "ilon": 25,
+    "o)c": 25,
+    "énét": 25,
+    "dred": 25,
+    "engo": 25,
+    "é:t": 25,
+    "usar": 25,
+    "aigl": 25,
+    "réce": 25,
+    "shy": 25,
+    "(bur": 25,
+    "odul": 25,
+    "ëlc": 25,
+    "fieu": 25,
+    "libb": 25,
+    "ibbr": 25,
+    "ngré": 25,
+    "d'ni": 25,
+    "j.d": 25,
+    "mazu": 25,
+    "cyri": 25,
+    "=no": 25,
+    "rlés": 25,
+    "fere": 25,
+    "hon)": 25,
+    "é,n": 25,
+    "ccia": 25,
+    "azza": 25,
+    "coté": 25,
+    "kive": 25,
+    "l'ti": 25,
+    "rio,": 25,
+    "ocon": 25,
+    ".ai": 25,
+    "hatt": 25,
+    "he-l": 25,
+    "èr-b": 25,
+    "els,": 25,
+    "cuye": 25,
+    "oloq": 25,
+    "èsb": 25,
+    "kipe": 25,
+    "uzeu": 25,
+    "ibuc": 25,
+    "t-se": 25,
+    "nope": 25,
+    "heco": 25,
+    "cipé": 25,
+    "28p": 25,
+    "moèn": 25,
+    "àai": 25,
+    "réto": 25,
+    "'bri": 25,
+    "y.i": 25,
+    "vnus": 25,
+    "joss": 25,
+    "set,": 25,
+    "tles": 25,
+    "(roé": 25,
+    "0ch": 25,
+    "gle.": 25,
+    "ppen": 25,
+    "xfa": 25,
+    "h’te": 25,
+    "rvei": 25,
+    "me3": 25,
+    "iloé": 25,
+    "ogot": 25,
+    ".ab": 25,
+    "isiq": 25,
+    "tref": 25,
+    "din-": 25,
+    "eggi": 25,
+    "vées": 25,
+    "bovi": 25,
+    "faun": 25,
+    "t-ét": 25,
+    "ppeu": 25,
+    "rdam": 25,
+    ".ér": 25,
+    "'cab": 25,
+    "de-l": 25,
+    "ribo": 25,
+    "mene": 25,
+    "u15": 25,
+    "t)e": 25,
+    "l'ot": 25,
+    "favo": 25,
+    "rkc": 25,
+    "bost": 25,
+    "uska": 25,
+    "asak": 25,
+    "ibe,": 25,
+    "karp": 25,
+    "ns«": 25,
+    "vaut": 25,
+    "t-so": 25,
+    "resi": 25,
+    "12é": 25,
+    "(rd)": 25,
+    "au7": 25,
+    "rcui": 25,
+    "rétr": 25,
+    "itze": 25,
+    "tzer": 25,
+    "da(": 25,
+    "nary": 25,
+    "taïo": 25,
+    "ekci": 25,
+    "zist": 25,
+    "re|u": 25,
+    "une|": 25,
+    "ffec": 25,
+    "tary": 25,
+    "l.m": 25,
+    "iril": 25,
+    "t-pr": 25,
+    "t-hi": 25,
+    "gonh": 25,
+    "onhi": 25,
+    ".,i": 25,
+    "etié": 25,
+    "néo-": 25,
+    "rkin": 25,
+    "grâc": 25,
+    "éyau": 25,
+    "rish": 25,
+    "éver": 25,
+    "aldo": 25,
+    "elix": 25,
+    "debe": 25,
+    "»,e": 25,
+    "sàl": 25,
+    "h'ba": 25,
+    "ufri": 25,
+    "paut": 25,
+    "'fos": 25,
+    "uani": 25,
+    "uxiè": 25,
+    "foru": 25,
+    "roil": 25,
+    "naco": 25,
+    "u26": 25,
+    "ryr": 25,
+    "l'va": 25,
+    "h'gr": 25,
+    "r)d": 25,
+    "enba": 25,
+    "ich,": 25,
+    "’aca": 25,
+    "duré": 25,
+    "nexe": 25,
+    "éktr": 25,
+    "lûte": 25,
+    "romb": 25,
+    "enez": 25,
+    "ano)": 25,
+    "ludw": 25,
+    "obla": 25,
+    "tute": 25,
+    "kevi": 25,
+    "nait": 25,
+    "sémi": 25,
+    "syll": 25,
+    "exem": 25,
+    "xemp": 25,
+    "ugle": 25,
+    "teu)": 25,
+    "érsi": 25,
+    "joua": 25,
+    "ochu": 25,
+    "dis-": 25,
+    "ergo": 25,
+    "'tan": 25,
+    "auvr": 25,
+    "l’am": 25,
+    "oppé": 25,
+    "tull": 25,
+    "hich": 25,
+    "ragi": 25,
+    "eur’": 25,
+    "tony": 25,
+    "let-": 25,
+    "lipi": 25,
+    "ipin": 25,
+    "kébé": 25,
+    "64p": 25,
+    "i)a": 25,
+    "fuse": 25,
+    "flit": 25,
+    "ctuè": 25,
+    "'abo": 25,
+    "ovoé": 25,
+    "h10": 25,
+    "ormu": 25,
+    "rmul": 25,
+    "(eug": 25,
+    "zure": 25,
+    "ir.)": 25,
+    "c,l": 25,
+    "ruli": 25,
+    "d'il": 25,
+    "éair": 25,
+    "yril": 25,
+    "vini": 25,
+    "kman": 25,
+    "rus,": 25,
+    "ngea": 25,
+    "brok": 25,
+    "eups": 25,
+    "ein'": 25,
+    "'às": 25,
+    "olfg": 25,
+    "lfga": 25,
+    "fgan": 25,
+    "'isl": 25,
+    "walk": 25,
+    "rjoi": 25,
+    "te|a": 25,
+    "tuac": 25,
+    "asad": 25,
+    "qing": 25,
+    "clèv": 25,
+    "s-al": 25,
+    "eliu": 25,
+    "oni,": 25,
+    "hnso": 25,
+    "agor": 25,
+    "ncte": 25,
+    "bémo": 25,
+    "5co": 25,
+    "kurt": 25,
+    "ice.": 25,
+    "'ira": 25,
+    "untr": 25,
+    "iels": 25,
+    "dit)": 25,
+    "oétu": 25,
+    "hhé": 25,
+    "mpso": 25,
+    "fave": 25,
+    "tulé": 25,
+    "h’dé": 25,
+    "d’ou": 25,
+    "dver": 25,
+    "mizu": 25,
+    "pipa": 25,
+    "laup": 25,
+    "(†3": 25,
+    "ltib": 25,
+    "♦30": 25,
+    "e(fr": 25,
+    "tâ": 24,
+    "3°": 24,
+    "i\"": 24,
+    "êl": 24,
+    "'-": 24,
+    "-è": 24,
+    "[a": 24,
+    "jt": 24,
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+    "'8": 24,
+    "ōs": 24,
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+    "→": 24,
+    "?,": 24,
+    "tě": 24,
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+    "ua)": 24,
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+    "adt": 24,
+    "cyn": 24,
+    "vét": 24,
+    "ti.": 24,
+    "co)": 24,
+    "!d": 24,
+    "cq)": 24,
+    "nye": 24,
+    "re'": 24,
+    "gbi": 24,
+    "2).": 24,
+    "ygo": 24,
+    "kwo": 24,
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+    "péq": 24,
+    "’ni": 24,
+    "aïu": 24,
+    "gs,": 24,
+    "1-2": 24,
+    "wet": 24,
+    "gvi": 24,
+    "sze": 24,
+    "u-e": 24,
+    "elè": 24,
+    "yèl": 24,
+    "iug": 24,
+    "za,": 24,
+    "à8": 24,
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+    "’fa": 24,
+    "à-s": 24,
+    "or-": 24,
+    "eço": 24,
+    "—i": 24,
+    "—o": 24,
+    "owl": 24,
+    "um-": 24,
+    ".z": 24,
+    "rgm": 24,
+    ".s.": 24,
+    "8i": 24,
+    "3v": 24,
+    "sé-": 24,
+    "oy.": 24,
+    "3l": 24,
+    "o-o": 24,
+    "uy,": 24,
+    "oyn": 24,
+    "ems": 24,
+    "?q": 24,
+    "’do": 24,
+    "abè": 24,
+    "’pe": 24,
+    "ztt": 24,
+    "sfè": 24,
+    "rèk": 24,
+    "\"\"": 24,
+    "beh": 24,
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+    "huy": 24,
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+    "tèg": 24,
+    "irè": 24,
+    "'èt": 24,
+    "!j": 24,
+    "ag,": 24,
+    "es*": 24,
+    "kik": 24,
+    "—b": 24,
+    "yok": 24,
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+    "16p": 24,
+    "le/": 24,
+    "02:": 24,
+    "18p": 24,
+    "l(l": 24,
+    "oou": 24,
+    ",cà": 24,
+    "ula)": 24,
+    "hin·": 24,
+    "cygn": 24,
+    "gnus": 24,
+    "emmi": 24,
+    "ndju": 24,
+    "ngan": 24,
+    "a)e": 24,
+    "inés": 24,
+    "hupè": 24,
+    "emel": 24,
+    "tèo": 24,
+    "yeur": 24,
+    "t(v": 24,
+    "scep": 24,
+    "iple": 24,
+    "léga": 24,
+    "'éca": 24,
+    "onot": 24,
+    "aeus": 24,
+    "nhui": 24,
+    "euto": 24,
+    "cind": 24,
+    "oulu": 24,
+    "’ach": 24,
+    "n'sa": 24,
+    "vpi": 24,
+    "aoui": 24,
+    "telé": 24,
+    "ecul": 24,
+    "son)": 24,
+    "hini": 24,
+    "mifè": 24,
+    "a(t": 24,
+    "égué": 24,
+    "glen": 24,
+    "ylve": 24,
+    "a(d": 24,
+    "18a": 24,
+    "onja": 24,
+    "bent": 24,
+    "roti": 24,
+    "pida": 24,
+    "ueva": 24,
+    "enqu": 24,
+    "elva": 24,
+    "enoi": 24,
+    "num)": 24,
+    "s)b": 24,
+    "llum": 24,
+    "e-ba": 24,
+    "aucu": 24,
+    "u,q": 24,
+    "e,-": 24,
+    "koso": 24,
+    "étré": 24,
+    "izan": 24,
+    "i.n": 24,
+    "–ch": 24,
+    "nini": 24,
+    "blér": 24,
+    "svar": 24,
+    "uroc": 24,
+    "colé": 24,
+    "umét": 24,
+    "ean,": 24,
+    "béli": 24,
+    "d,(": 24,
+    "joly": 24,
+    "..r": 24,
+    "dph": 24,
+    "fusa": 24,
+    "'qua": 24,
+    "oulè": 24,
+    "nt‘": 24,
+    "ztte": 24,
+    "é)p": 24,
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+    "-d’c": 24,
+    "sy(": 24,
+    "pré-": 24,
+    "’étô": 24,
+    "talm": 24,
+    "rs.o": 24,
+    "d'ég": 24,
+    "oéà": 24,
+    "'ali": 24,
+    "angr": 24,
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+    "toé,": 24,
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+    "7p.": 23,
+    "dke": 23,
+    "vénu": 23,
+    "tenk": 23,
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+    "ikho": 23,
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+    "i,v": 23,
+    "-édi": 23,
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+    "idad": 23,
+    "l'éq": 23,
+    "sroé": 23,
+    "broo": 23,
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+    "konr": 23,
+    "h’va": 23,
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+    "l'om": 23,
+    "acit": 23,
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+    "e-mi": 23,
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+    "19a": 22,
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+    "umèn": 22,
+    "ur-c": 22,
+    "ong,": 22,
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+    "ospe": 22,
+    "is-a": 22,
+    "mals": 22,
+    "bidé": 22,
+    "énel": 22,
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+    "tiel": 22,
+    "évit": 22,
+    "2de": 22,
+    "re-c": 22,
+    "ek(": 22,
+    "anve": 22,
+    "àel": 22,
+    "'irl": 22,
+    "h’bo": 22,
+    "chom": 22,
+    "brul": 22,
+    "breb": 22,
+    "uxh": 22,
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+    "ovit": 22,
+    "vitc": 22,
+    "oné)": 22,
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+    "u'eu": 22,
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+    "lepl": 22,
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+    "elil": 22,
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+    "adro": 22,
+    ".,c": 22,
+    "-ser": 22,
+    "zabe": 22,
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+    "pray": 21,
+    "e-ri": 21,
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+    "’bib": 21,
+    "'bie": 21,
+    "d'fa": 21,
+    "ldl": 21,
+    "éthi": 21,
+    "»de": 21,
+    "nglè": 21,
+    "glès": 21,
+    "k.3": 21,
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+    "zsi": 21,
+    "r'q": 21,
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+    "enn'": 21,
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+    "3ak": 21,
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+    "leis": 21,
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+    "'pui": 21,
+    "élib": 21,
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+    "a.r.": 21,
+    "uckb": 21,
+    "garp": 21,
+    "asbo": 21,
+    "ue-c": 21,
+    "faus": 21,
+    "yagu": 21,
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+    "(pan": 15,
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+    "u(m)": 15,
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+    "(for": 15,
+    "'dév": 15,
+    "hgé": 15,
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+    "terz": 15,
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+    "ncht": 15,
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+    "qu'è": 15,
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+    ",ty": 15,
+    "vo:": 15,
+    "aked": 15,
+    "dara": 15,
+    "od(": 15,
+    "hade": 15,
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+    "l'ul": 15,
+    "ulst": 15,
+    "dren": 15,
+    "’ira": 15,
+    "d'èt": 15,
+    "xpér": 15,
+    "uicq": 15,
+    "1ac": 15,
+    "apab": 15,
+    "nnio": 15,
+    "nat.": 15,
+    "etsu": 15,
+    "l'jo": 15,
+    "cice": 15,
+    "ouo,": 15,
+    "ardw": 15,
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+    "te|p": 15,
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+    "rn:": 15,
+    "enn,": 15,
+    "bash": 15,
+    "gnit": 15,
+    "colè": 15,
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+    "sels": 15,
+    "eîl": 15,
+    "lubs": 15,
+    "lopæ": 15,
+    "opæd": 15,
+    "pædi": 15,
+    "allm": 15,
+    "00b": 15,
+    "nth.": 15,
+    "urbu": 15,
+    "arju": 15,
+    "’àl": 15,
+    "iriq": 15,
+    "rry,": 15,
+    ".l.,": 15,
+    "étj": 15,
+    "l’on": 15,
+    "clab": 15,
+    "effl": 15,
+    "ife)": 15,
+    "cusa": 15,
+    "boei": 15,
+    "’pré": 15,
+    "eple": 15,
+    "ujar": 15,
+    "’dur": 15,
+    "mo»": 15,
+    "lize": 15,
+    "=1)": 15,
+    "lamy": 15,
+    "èpu": 15,
+    "oéto": 15,
+    "tyin": 15,
+    "nske": 15,
+    "e-ac": 15,
+    "fats": 15,
+    "r.—": 15,
+    "–d'": 15,
+    "|hr": 15,
+    "ultè": 15,
+    "’apo": 15,
+    "chtt": 15,
+    "htte": 15,
+    "édiè": 15,
+    "dièe": 15,
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+    "lhié": 12,
+    "syri": 12,
+    "aoct": 12,
+    "iègn": 12,
+    "fain": 12,
+    "vnoa": 12,
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+    "4no": 12,
+    "0no": 12,
+    "doéy": 12,
+    "ctaq": 12,
+    "pe=": 12,
+    "«an": 12,
+    "n»)": 12,
+    "gnoi": 12,
+    "eneg": 12,
+    "asw": 12,
+    "hago": 12,
+    "-feu": 12,
+    "-por": 12,
+    "riom": 12,
+    "rnag": 12,
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+    "iric": 12,
+    "tulo": 12,
+    "amos": 12,
+    "refr": 12,
+    "mpat": 12,
+    "roxi": 12,
+    "oxim": 12,
+    "ryli": 12,
+    "hymu": 12,
+    "ovii": 12,
+    "deso": 12,
+    "sora": 12,
+    "haer": 12,
+    "aero": 12,
+    "tum)": 12,
+    "ahut": 12,
+    "ué(": 12,
+    "(que": 12,
+    "(kin": 12,
+    "ano-": 12,
+    "fane": 12,
+    "ouza": 12,
+    "s:n": 12,
+    "dext": 12,
+    "enov": 12,
+    "ouye": 12,
+    "hiol": 12,
+    "é,g": 12,
+    "mirl": 12,
+    "(chr": 12,
+    "buqu": 12,
+    "ouqh": 12,
+    "uyeu": 12,
+    "nc-b": 12,
+    "laya": 12,
+    "azz.": 12,
+    "chra": 12,
+    "nsig": 12,
+    "kirg": 12,
+    "rghi": 12,
+    "isor": 12,
+    "rocu": 12,
+    "yae": 12,
+    "lask": 12,
+    "auxi": 12,
+    "murr": 12,
+    "buse": 12,
+    "izar": 12,
+    "ulpa": 12,
+    "ou-c": 12,
+    "houm": 12,
+    "obra": 12,
+    "unmè": 12,
+    "nmèl": 12,
+    "con,": 12,
+    "élia": 12,
+    "nnaî": 12,
+    "erav": 12,
+    "dige": 12,
+    "re-b": 12,
+    "nnez": 12,
+    "aeb": 12,
+    "gmat": 12,
+    "opsi": 12,
+    "phle": 12,
+    "hado": 12,
+    "caen": 12,
+    "ulèt": 12,
+    "çtte": 12,
+    "ivtt": 12,
+    ":ep": 12,
+    "llif": 12,
+    "sost": 12,
+    "gapo": 12,
+    "odag": 12,
+    "n'ro": 12,
+    "ueug": 12,
+    "hrig": 12,
+    "sus)": 12,
+    ")ta": 12,
+    "kime": 12,
+    "si(": 12,
+    "èris": 12,
+    "dre)": 12,
+    "iass": 12,
+    "ogna": 12,
+    "jan,": 12,
+    "ansé": 12,
+    "jnou": 12,
+    "(mer": 12,
+    "vetc": 12,
+    "éyèl": 12,
+    "uégn": 12,
+    "d-le": 12,
+    "aném": 12,
+    "ranu": 12,
+    "—no": 12,
+    "echy": 12,
+    "pils": 12,
+    ").2": 12,
+    ".ou": 12,
+    "=do": 12,
+    "élus": 12,
+    ")hé": 12,
+    ")12": 12,
+    "bébé": 12,
+    "ourè": 12,
+    "érba": 12,
+    "rbat": 12,
+    "lèye": 12,
+    "ofd": 12,
+    "ais\"": 12,
+    "bura": 12,
+    "lio,": 12,
+    "mèye": 12,
+    "èarr": 12,
+    "dimp": 12,
+    "klau": 12,
+    "all)": 12,
+    "din)": 12,
+    "lhau": 12,
+    "nir,": 12,
+    ".-m.": 12,
+    "qet": 12,
+    "ed-l": 12,
+    "nehe": 12,
+    "awik": 12,
+    "’fou": 12,
+    "'mit": 12,
+    "lpté": 12,
+    "ptée": 12,
+    "s-da": 12,
+    "-loi": 12,
+    "4pi": 12,
+    "m)a": 12,
+    "uriè": 12,
+    "ttem": 12,
+    "léol": 12,
+    "d’bi": 12,
+    "l’gr": 12,
+    "eul.": 12,
+    "'ort": 12,
+    "joac": 12,
+    "ièrr": 12,
+    "tilh": 12,
+    "-à-b": 12,
+    "puys": 12,
+    "omog": 12,
+    "coer": 12,
+    "inur": 12,
+    "oémo": 12,
+    "«em": 12,
+    "'nus": 12,
+    "artn": 12,
+    "uzbé": 12,
+    "zbék": 12,
+    "béki": 12,
+    "ékis": 12,
+    "buen": 12,
+    "amib": 12,
+    "’tio": 12,
+    "-18.": 12,
+    "llé,": 12,
+    "bacq": 12,
+    "ènme": 12,
+    "aqué": 12,
+    "ué!": 12,
+    "'déf": 12,
+    "![.": 12,
+    "frév": 12,
+    "és-n": 12,
+    "hupa": 12,
+    "-),": 12,
+    "ebre": 12,
+    "épli": 12,
+    "2.a": 12,
+    "evos": 12,
+    "ndé-": 12,
+    "e\"s": 12,
+    "bbe.": 12,
+    "erze": 12,
+    "voèt": 12,
+    "arsv": 12,
+    "see)": 12,
+    "auna": 12,
+    "unay": 12,
+    "sy-c": 12,
+    "-el-": 12,
+    "dikt": 12,
+    "ée1": 12,
+    "lleb": 12,
+    "t-l’": 12,
+    "roy)": 12,
+    "gnau": 12,
+    "umés": 12,
+    "-kim": 12,
+    "s-ai": 12,
+    "emr": 12,
+    "ciar": 12,
+    "ndag": 12,
+    "decq": 12,
+    "-vis": 12,
+    "s-je": 12,
+    "minq": 12,
+    "tque": 12,
+    "noor": 12,
+    "ase.": 12,
+    "au-v": 12,
+    "urec": 12,
+    "(jui": 12,
+    "ihen": 12,
+    "6ma": 12,
+    "dute": 12,
+    "-ome": 12,
+    "es-g": 12,
+    "-pet": 12,
+    "kina": 12,
+    "besp": 12,
+    "l-ca": 12,
+    "ry-l": 12,
+    "ndé:": 12,
+    "es-o": 12,
+    "e;c": 12,
+    "s-pl": 12,
+    "im(": 12,
+    "genw": 12,
+    "ur-d": 12,
+    "écto": 12,
+    "he6": 12,
+    "sges": 12,
+    "(bie": 12,
+    "r-se": 12,
+    "umée": 12,
+    "fpa": 12,
+    "n:a": 12,
+    "blav": 12,
+    "(meu": 12,
+    "amp-": 12,
+    "odjé": 12,
+    "5d’": 12,
+    "i13": 12,
+    "hie)": 12,
+    "y)l": 12,
+    "t)t": 12,
+    "yhi": 12,
+    "igul": 12,
+    "gans": 12,
+    "ypte": 12,
+    "érfr": 12,
+    "le5": 12,
+    "t-li": 12,
+    "é-ma": 12,
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+    "érue": 12,
+    "nzan": 12,
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+    "-diu": 12,
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+    "vpo": 12,
+    "okém": 12,
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+    "garz": 12,
+    "k(c": 12,
+    "d(m": 12,
+    "uppe": 12,
+    "d'ea": 12,
+    "o)(": 12,
+    "écer": 12,
+    "péla": 12,
+    "rmér": 12,
+    "haem": 12,
+    "topu": 12,
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+    "s.k": 12,
+    "ne-w": 12,
+    "wrig": 12,
+    "ote.": 12,
+    "rksh": 12,
+    "kshi": 12,
+    "1co": 12,
+    "daig": 12,
+    "j.g": 12,
+    "al«": 12,
+    "(déb": 12,
+    "caré": 12,
+    "drez": 12,
+    "tvil": 12,
+    "-bul": 12,
+    "-l'm": 12,
+    "sord": 12,
+    "brei": 12,
+    "scof": 12,
+    "phg": 12,
+    "me-l": 12,
+    "éal,": 12,
+    "lomm": 12,
+    "clae": 12,
+    "brég": 12,
+    "l(r": 12,
+    "meut": 12,
+    "(aud": 12,
+    "30s": 12,
+    "n.co": 12,
+    "-lie": 12,
+    "thh": 12,
+    "ligé": 12,
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+    ")ép": 12,
+    "e|un": 12,
+    "(fam": 12,
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+    "z.i": 12,
+    "hnl": 12,
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+    "ncil": 12,
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+    "rcen": 12,
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+    "'ate": 12,
+    "soù": 12,
+    "n,3": 12,
+    "ocli": 12,
+    "doï.": 12,
+    "hnf": 12,
+    "rley": 12,
+    "uéya": 12,
+    "ke=": 12,
+    "nkv": 12,
+    "oke,": 12,
+    "palf": 12,
+    "urbä": 12,
+    "rbäi": 12,
+    "fouk": 12,
+    "pi7": 12,
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+    "-mus": 12,
+    "dava": 12,
+    "hayn": 12,
+    "uis.": 12,
+    "mpse": 12,
+    "rgea": 12,
+    "llae": 12,
+    "1bi": 12,
+    "rbri": 12,
+    "taek": 12,
+    "aekw": 12,
+    "ekwo": 12,
+    "ewr": 12,
+    "ovée": 12,
+    ".fr.": 12,
+    "zi(": 12,
+    "lla.": 12,
+    "mnes": 12,
+    "ebur": 12,
+    "inn’": 12,
+    "'inq": 12,
+    "au»": 12,
+    "ncei": 12,
+    "e|mo": 12,
+    "révô": 12,
+    "évôt": 12,
+    "«du": 12,
+    "'alp": 12,
+    "itet": 12,
+    "vêke": 12,
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+    "nov.": 12,
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+    "hold": 12,
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+    "i)v": 12,
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+    "orst": 12,
+    "68p": 12,
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+    "i-es": 12,
+    "toup": 12,
+    "mpêc": 12,
+    "’ip": 12,
+    "psm": 12,
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+    "jél": 12,
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+    "tétr": 12,
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+    "èren": 12,
+    "tbur": 12,
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+    "ckha": 12,
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+    "nos-": 12,
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+    "’ant": 12,
+    "autè": 12,
+    "lopm": 12,
+    "»vi": 12,
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+    "orié": 12,
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+    "ravè": 12,
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+    "cotr": 11,
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+    "åjhe": 11,
+    "oiré": 11,
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+    "liph": 11,
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+    "ibat": 11,
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+    "enag": 10,
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+    "siro": 10,
+    "molt": 10,
+    "rony": 10,
+    "déva": 10,
+    "myrt": 10,
+    "égum": 10,
+    "ia—": 10,
+    "bund": 10,
+    "uens": 10,
+    "maer": 10,
+    "rilo": 10,
+    "ige,": 10,
+    "vium": 10,
+    "biga": 10,
+    "nkie": 10,
+    "i,k": 10,
+    "hata": 10,
+    "euso": 10,
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+    "t)s": 10,
+    ")tc": 10,
+    "utrè": 10,
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+    "pe»": 10,
+    "réfi": 10,
+    "éfix": 10,
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+    "ildé": 10,
+    "ucum": 10,
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+    "suro": 10,
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+    "nna)": 10,
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+    ")go": 9,
+    "oyh": 9,
+    "st-f": 9,
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+    "huds": 9,
+    "udso": 9,
+    "(vie": 9,
+    "osa)": 9,
+    "odm": 9,
+    "ion·": 9,
+    "rrhu": 9,
+    "bruv": 9,
+    "uvié": 9,
+    "auru": 9,
+    "rhou": 9,
+    "alap": 9,
+    "sèi": 9,
+    "iloa": 9,
+    "boec": 9,
+    "rts-": 9,
+    ".)i": 9,
+    "lèrd": 9,
+    "hech": 9,
+    "bos)": 9,
+    "r:s": 9,
+    "ez-m": 9,
+    "ssoè": 9,
+    "coto": 9,
+    "bélé": 9,
+    "élét": 9,
+    "(spo": 9,
+    "ioso": 9,
+    "cot)": 9,
+    "yer)": 9,
+    "i(g": 9,
+    ")-n": 9,
+    "tie)": 9,
+    "osiè": 9,
+    "ponm": 9,
+    "unea": 9,
+    "(sei": 9,
+    "siol": 9,
+    "iadu": 9,
+    "é-ch": 9,
+    "rgel": 9,
+    "upid": 9,
+    "opid": 9,
+    "c)(": 9,
+    "ctué": 9,
+    "tra)": 9,
+    "uzar": 9,
+    "cere": 9,
+    "ocel": 9,
+    "élag": 9,
+    "ffla": 9,
+    "xru": 9,
+    "îtri": 9,
+    "t)–": 9,
+    "(gar": 9,
+    "aegi": 9,
+    "oisé": 9,
+    "othr": 9,
+    "'ros": 9,
+    "d’ja": 9,
+    "’jav": 9,
+    "èrtc": 9,
+    "huic": 9,
+    "teuf": 9,
+    "e.be": 9,
+    "»(s": 9,
+    ",eù": 9,
+    "ed7": 9,
+    "judo": 9,
+    "h'pé": 9,
+    "«wa": 9,
+    "tenh": 9,
+    "iae,": 9,
+    "eopo": 9,
+    "sudo": 9,
+    "mptu": 9,
+    "r-au": 9,
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+    "-tai": 9,
+    "e-ur": 9,
+    "oloc": 9,
+    "ébur": 9,
+    "renf": 9,
+    "l'la": 9,
+    "eess": 9,
+    "'tis": 9,
+    "lagr": 9,
+    "boér": 9,
+    "lloe": 9,
+    "{en}": 9,
+    "njug": 9,
+    "piem": 9,
+    "edes": 9,
+    "rcio": 9,
+    "asar": 9,
+    "péa": 9,
+    "bi(": 9,
+    "prar": 9,
+    "ganc": 9,
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+    "gibi": 9,
+    "ggin": 9,
+    "c.(": 9,
+    "iost": 9,
+    ")sé": 9,
+    "lazz": 9,
+    "tesi": 9,
+    "l’îl": 9,
+    "liri": 9,
+    "ammo": 9,
+    "d'bl": 9,
+    "bano": 9,
+    "han.": 9,
+    "érén": 9,
+    "crdp": 9,
+    "rieg": 9,
+    "exté": 9,
+    "llèl": 9,
+    "tibu": 9,
+    "reff": 9,
+    "upés": 9,
+    "ns-t": 9,
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+    "»il": 9,
+    "d(h": 9,
+    "h'wi": 9,
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+    "uffé": 9,
+    "y)t": 9,
+    "égar": 9,
+    "s,…": 9,
+    "éssy": 9,
+    "équy": 9,
+    "s-qu": 9,
+    "d(x": 9,
+    "g,r": 9,
+    "fing": 9,
+    "sthé": 9,
+    "x-bo": 9,
+    "e-tr": 9,
+    "ouas": 9,
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+    "ji(": 9,
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+    ".up": 9,
+    "h'4": 9,
+    "ch'o": 9,
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+    "plât": 9,
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+    "e)4": 9,
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+    "œur-": 9,
+    "i)d": 9,
+    "e\"r": 9,
+    "uihi": 9,
+    "ape.": 9,
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+    "esvi": 9,
+    "'(c": 9,
+    "lsr": 9,
+    "gle-": 9,
+    "eurp": 9,
+    "fars": 9,
+    "2.é": 9,
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+    "otra": 9,
+    "l'fe": 9,
+    "h'cl": 9,
+    "vet,": 9,
+    "eee": 9,
+    "uvée": 9,
+    "htis": 9,
+    "sige": 9,
+    "l'14": 9,
+    "j’su": 9,
+    "rloq": 9,
+    "can'": 9,
+    "s45": 9,
+    "mètr": 9,
+    "zand": 9,
+    "d'wi": 9,
+    "1mo": 9,
+    "ouzé": 9,
+    "wicq": 9,
+    "raw.": 9,
+    "h'pe": 9,
+    "neté": 9,
+    "réon": 9,
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+    "rèst": 9,
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+    "pler": 9,
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+    "vin'": 9,
+    "ught": 9,
+    "kme": 9,
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+    "er|c": 9,
+    "arém": 9,
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+    "ndér": 9,
+    "jous": 9,
+    "rrés": 9,
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+    "deu,": 9,
+    "tar,": 9,
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+    "alaj": 9,
+    "otez": 9,
+    "èrà": 9,
+    "=l’": 9,
+    "puni": 9,
+    "ik(": 9,
+    "k(i": 9,
+    "soés": 9,
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+    "irar": 9,
+    "ésch": 9,
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+    "olsk": 9,
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+    "ungs": 9,
+    "ell)": 9,
+    "neck": 9,
+    "rnen": 9,
+    "hal)": 9,
+    "ruts": 9,
+    "1)p": 9,
+    "oyse": 9,
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+    "k'n'": 9,
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+    "éïag": 9,
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+    "†4": 8,
+    "k(e": 8,
+    "»(e": 8,
+    "xiw": 8,
+    "ënn": 8,
+    "êtc": 8,
+    "waye": 8,
+    "blés": 8,
+    "on`d": 8,
+    "cory": 8,
+    "érpa": 8,
+    "inwi": 8,
+    "ndgi": 8,
+    "a)m": 8,
+    "néle": 8,
+    "adus": 8,
+    "uciu": 8,
+    "càri": 8,
+    "ioe,": 8,
+    "nhe,": 8,
+    "dhié": 8,
+    "neuz": 8,
+    "din·": 8,
+    "tidé": 8,
+    "aga,": 8,
+    "re-r": 8,
+    "dis)": 8,
+    "inma": 8,
+    "mar,": 8,
+    "pive": 8,
+    "obat": 8,
+    "la),": 8,
+    "chth": 8,
+    "aie)": 8,
+    "raji": 8,
+    "sote": 8,
+    "nacé": 8,
+    "sifl": 8,
+    "ola)": 8,
+    "31é": 8,
+    "ubiu": 8,
+    "obsc": 8,
+    "bscu": 8,
+    "ecua": 8,
+    "ncta": 8,
+    "java": 8,
+    "dicu": 8,
+    "iro,": 8,
+    "ickr": 8,
+    "i(o": 8,
+    "coth": 8,
+    "iaca": 8,
+    ".vé": 8,
+    "(hér": 8,
+    "y.s": 8,
+    "tgar": 8,
+    "3)f": 8,
+    "bemi": 8,
+    "aili": 8,
+    "apét": 8,
+    "'mal": 8,
+    "(†i": 8,
+    "selm": 8,
+    "idic": 8,
+    "ahur": 8,
+    "a)-": 8,
+    "camà": 8,
+    "amàr": 8,
+    "èi(": 8,
+    "vioe": 8,
+    "rbio": 8,
+    "bioe": 8,
+    "-ne,": 8,
+    "elea": 8,
+    "nnye": 8,
+    "érag": 8,
+    "anea": 8,
+    "(=p": 8,
+    "pus)": 8,
+    "fril": 8,
+    "e-go": 8,
+    "thac": 8,
+    "’let": 8,
+    "d(é": 8,
+    "peud": 8,
+    "uchr": 8,
+    "ncat": 8,
+    "tacé": 8,
+    "cis,": 8,
+    "(ser": 8,
+    "alum": 8,
+    "opel": 8,
+    "ierp": 8,
+    "px|c": 8,
+    "x|ce": 8,
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+    "p.t": 8,
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+    "ssw": 8,
+    "ndov": 8,
+    "dove": 8,
+    "oeno": 8,
+    "misi": 8,
+    "d-si": 8,
+    "éssu": 8,
+    "a-pa": 8,
+    "èic": 8,
+    "àrco": 8,
+    "d-po": 8,
+    "li-b": 8,
+    "unsh": 8,
+    "hamé": 8,
+    "mmém": 8,
+    "inmu": 8,
+    "enui": 8,
+    "euné": 8,
+    "min·": 8,
+    "(imp": 8,
+    "s:r": 8,
+    "oeil": 8,
+    "nuat": 8,
+    "ycal": 8,
+    "losa": 8,
+    "ptan": 8,
+    "abro": 8,
+    "déle": 8,
+    "emul": 8,
+    "eu-b": 8,
+    "batà": 8,
+    "atàr": 8,
+    "åvar": 8,
+    "éd-b": 8,
+    "poig": 8,
+    "é(r": 8,
+    "hiri": 8,
+    "uri,": 8,
+    "ééa": 8,
+    "hayu": 8,
+    "osså": 8,
+    "olza": 8,
+    "po-d": 8,
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+    "yber": 8,
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+    "rysa": 8,
+    "e(s)": 8,
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+    "roné": 8,
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+    "jant": 8,
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+    "éèt": 8,
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+    "«im": 8,
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+    "»pr": 8,
+    "gazo": 8,
+    "éril": 8,
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+    "kame": 8,
+    "milh": 8,
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+    "oros": 8,
+    "=ve": 8,
+    "e.z": 8,
+    "vkr": 8,
+    "boïe": 8,
+    "x|th": 8,
+    "a.s.": 8,
+    "fgr": 8,
+    "arls": 8,
+    "rusy": 8,
+    "olop": 8,
+    "utig": 8,
+    "ro-d": 8,
+    "(ps)": 8,
+    ")18": 8,
+    "houè": 8,
+    "’fiu": 8,
+    "gle,": 8,
+    "un'n": 8,
+    "àpè": 8,
+    "feub": 8,
+    "sse\"": 8,
+    "ièc.": 8,
+    "art:": 8,
+    ")17": 8,
+    "tesq": 8,
+    "yché": 8,
+    "lès,": 8,
+    "g,j": 8,
+    "lo-i": 8,
+    "lèyo": 8,
+    "èyon": 8,
+    "yonâ": 8,
+    "onâr": 8,
+    "’fan": 8,
+    "=ww": 8,
+    "lèa": 8,
+    "judd": 8,
+    "àbè": 8,
+    "érny": 8,
+    "rny-": 8,
+    "dat,": 8,
+    "ny-i": 8,
+    "ie<": 8,
+    "cyr-": 8,
+    "qsa": 8,
+    "mbor": 8,
+    "ctou": 8,
+    "x2,": 8,
+    "ptun": 8,
+    "ies:": 8,
+    "la-t": 8,
+    "’san": 8,
+    "’l'a": 8,
+    "onié": 8,
+    "toug": 8,
+    "biot": 8,
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+    "’coé": 8,
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+    "ythy": 8,
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+    "rgus": 8,
+    "o(o": 8,
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+    "u(n": 8,
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+    "los)": 8,
+    "or–": 8,
+    "phro": 8,
+    "mack": 8,
+    "sphe": 8,
+    "sakh": 8,
+    "ux&": 8,
+    "estl": 8,
+    "sdm": 8,
+    "dmir": 8,
+    "irvo": 8,
+    "1.p": 8,
+    "upti": 8,
+    "buto": 8,
+    "obry": 8,
+    "rhul": 8,
+    "e\"t": 8,
+    "it-c": 8,
+    "it!": 8,
+    "i.(": 8,
+    "spil": 8,
+    "lono": 8,
+    "yeul": 8,
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+    "finu": 8,
+    "èal": 8,
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+    "ranj": 8,
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+    "»du": 8,
+    "!un": 8,
+    "punc": 8,
+    "d,k": 8,
+    "wèle": 8,
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+    "beul": 8,
+    "ynon": 8,
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+    "ûres": 8,
+    "(sau": 8,
+    "létc": 8,
+    "acen": 8,
+    ")(o": 8,
+    "mulg": 8,
+    "ulqu": 8,
+    "etus": 8,
+    "(mil": 8,
+    "ran)": 8,
+    "purp": 8,
+    "u)(": 8,
+    "sédi": 8,
+    ")ci": 8,
+    "axr": 8,
+    "phée": 8,
+    "moue": 8,
+    "hybr": 8,
+    "lée)": 8,
+    "(cin": 8,
+    "uvis": 8,
+    "rés)": 8,
+    "eoe": 8,
+    "opha": 8,
+    "egit": 8,
+    "tti)": 8,
+    "cust": 8,
+    "vatt": 8,
+    "irpa": 8,
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+    "loce": 8,
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+    ",xx": 8,
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+    "zli": 8,
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+    "rbiz": 8,
+    "f.s": 8,
+    "tdin": 8,
+    "s-go": 8,
+    "ièr'": 8,
+    "ns[": 8,
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+    "ue..": 8,
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+    "lldo": 8,
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+    "épèr": 8,
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+    "ale\"": 8,
+    "ptés": 8,
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+    "leu)": 8,
+    "apc": 8,
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+    "ces)": 8,
+    "re9": 8,
+    "t’mi": 8,
+    "uny,": 8,
+    "tif)": 8,
+    "ne-h": 8,
+    "geoé": 8,
+    "ut-a": 8,
+    "neî": 8,
+    "2ee": 8,
+    "otoy": 8,
+    "nqf": 8,
+    "fume": 8,
+    "y.v": 8,
+    "yju": 8,
+    "gmes": 8,
+    "atei": 8,
+    "couë": 8,
+    "de8": 8,
+    "f,v": 8,
+    "n\"(": 8,
+    "exb": 8,
+    "ruiz": 8,
+    "chum": 8,
+    "8)m": 8,
+    "coim": 8,
+    "oimp": 8,
+    "arbô": 8,
+    "ekè": 8,
+    "warè": 8,
+    "plif": 8,
+    "irof": 8,
+    "lam,": 8,
+    "’ima": 8,
+    "avi,": 8,
+    "é)r": 8,
+    "orau": 8,
+    "seuf": 8,
+    "ndut": 8,
+    "toum": 8,
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+    "peso": 8,
+    "ywh": 8,
+    "oors": 8,
+    "'ton": 8,
+    "lo-f": 8,
+    "emzu": 8,
+    "séjo": 8,
+    "d’pr": 8,
+    "s’pa": 8,
+    "♦ch": 8,
+    "jor-": 8,
+    "n.3": 8,
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