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..0babe909801de6bf999ec73a81f9ce8b3cdf9ad3
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,775 @@
+---
+language: pdc
+language_name: Pennsylvania German
+language_family: germanic_west_continental
+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-germanic_west_continental
+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: 4.717
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.3299
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 0
+generated: 2026-01-10
+---
+
+# Pennsylvania German - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Pennsylvania German** 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** | 3.880x | 3.89 | 0.0635% | 162,147 |
+| **16k** | 4.243x | 4.25 | 0.0695% | 148,262 |
+| **32k** | 4.544x | 4.55 | 0.0744% | 138,446 |
+| **64k** | 4.717x 🏆 | 4.72 | 0.0772% | 133,367 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `Almaluez is een Schtettel vun der Provinz Soria in der Automone Gmeeschaft vun C...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁al mal ue z ▁is ▁een ▁schtettel ▁vun ▁der ▁provinz ... (+18 more)` | 28 |
+| 16k | `▁al mal ue z ▁is ▁een ▁schtettel ▁vun ▁der ▁provinz ... (+18 more)` | 28 |
+| 32k | `▁al mal ue z ▁is ▁een ▁schtettel ▁vun ▁der ▁provinz ... (+18 more)` | 28 |
+| 64k | `▁almaluez ▁is ▁een ▁schtettel ▁vun ▁der ▁provinz ▁soria ▁in ▁der ... (+15 more)` | 25 |
+
+**Sample 2:** `Leacock iss en Schtettel in Leacock Taunschip, Lengeschder Kaundi, Pennsilfaani....`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁leacock ▁iss ▁en ▁schtettel ▁in ▁leacock ▁taunschip , ▁lengeschder ▁kaundi ... (+7 more)` | 17 |
+| 16k | `▁leacock ▁iss ▁en ▁schtettel ▁in ▁leacock ▁taunschip , ▁lengeschder ▁kaundi ... (+7 more)` | 17 |
+| 32k | `▁leacock ▁iss ▁en ▁schtettel ▁in ▁leacock ▁taunschip , ▁lengeschder ▁kaundi ... (+7 more)` | 17 |
+| 64k | `▁leacock ▁iss ▁en ▁schtettel ▁in ▁leacock ▁taunschip , ▁lengeschder ▁kaundi ... (+7 more)` | 17 |
+
+**Sample 3:** `Aldealafuente is een Schtettel vun der Provinz Soria in der Automone Gmeeschaft ...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁alde al af u ente ▁is ▁een ▁schtettel ▁vun ▁der ... (+19 more)` | 29 |
+| 16k | `▁aldeal af u ente ▁is ▁een ▁schtettel ▁vun ▁der ▁provinz ... (+18 more)` | 28 |
+| 32k | `▁aldealafu ente ▁is ▁een ▁schtettel ▁vun ▁der ▁provinz ▁soria ▁in ... (+16 more)` | 26 |
+| 64k | `▁aldealafuente ▁is ▁een ▁schtettel ▁vun ▁der ▁provinz ▁soria ▁in ▁der ... (+15 more)` | 25 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.717x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.0635% 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 | 1,485 | 10.54 | 2,999 | 30.9% | 71.9% |
+| **2-gram** | Subword | 275 🏆 | 8.10 | 1,611 | 67.1% | 99.4% |
+| **3-gram** | Word | 1,485 | 10.54 | 3,202 | 32.7% | 70.5% |
+| **3-gram** | Subword | 2,206 | 11.11 | 11,811 | 25.9% | 70.8% |
+| **4-gram** | Word | 2,563 | 11.32 | 5,940 | 28.5% | 57.1% |
+| **4-gram** | Subword | 10,502 | 13.36 | 48,090 | 14.0% | 40.8% |
+| **5-gram** | Word | 1,806 | 10.82 | 4,400 | 33.1% | 63.1% |
+| **5-gram** | Subword | 26,342 | 14.69 | 91,495 | 9.4% | 28.6% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `iss en` | 928 |
+| 2 | `in der` | 558 |
+| 3 | `vun der` | 501 |
+| 4 | `unn schtedt` | 471 |
+| 5 | `der provinz` | 368 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `vun der provinz` | 367 |
+| 2 | `der provinz soria` | 363 |
+| 3 | `unn schtedt in` | 257 |
+| 4 | `castilla y león` | 185 |
+| 5 | `in der automone` | 184 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `vun der provinz soria` | 363 |
+| 2 | `in der automone gmeeschaft` | 184 |
+| 3 | `der automone gmeeschaft vun` | 184 |
+| 4 | `automone gmeeschaft vun castilla` | 184 |
+| 5 | `gmeeschaft vun castilla y` | 184 |
+
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `gmeeschaft vun castilla y león` | 184 |
+| 2 | `in der automone gmeeschaft vun` | 184 |
+| 3 | `automone gmeeschaft vun castilla y` | 184 |
+| 4 | `vun castilla y león schpaani` | 184 |
+| 5 | `der automone gmeeschaft vun castilla` | 184 |
+
+**2-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `c h` | 25,581 |
+| 2 | `e r` | 25,413 |
+| 3 | `e _` | 23,219 |
+| 4 | `n _` | 22,368 |
+| 5 | `r _` | 16,564 |
+
+**3-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `s c h` | 15,636 |
+| 2 | `e r _` | 13,206 |
+| 3 | `_ d e` | 7,034 |
+| 4 | `d e r` | 7,034 |
+| 5 | `c h t` | 6,049 |
+
+**4-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `d e r _` | 5,686 |
+| 2 | `_ s c h` | 4,818 |
+| 3 | `s c h t` | 4,697 |
+| 4 | `_ i n _` | 4,553 |
+| 5 | `d i e _` | 3,905 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d i e _` | 3,476 |
+| 2 | `_ d e r _` | 3,339 |
+| 3 | `_ v u n _` | 2,399 |
+| 4 | `_ i s s _` | 2,345 |
+| 5 | `_ s c h t` | 2,265 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 275
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~29% 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 | 0.6516 | 1.571 | 3.63 | 28,179 | 34.8% |
+| **1** | Subword | 1.2922 | 2.449 | 9.68 | 360 | 0.0% |
+| **2** | Word | 0.1711 | 1.126 | 1.32 | 101,365 | 82.9% |
+| **2** | Subword | 1.0992 | 2.142 | 6.28 | 3,480 | 0.0% |
+| **3** | Word | 0.0466 | 1.033 | 1.07 | 132,478 | 95.3% |
+| **3** | Subword | 0.8834 | 1.845 | 3.87 | 21,819 | 11.7% |
+| **4** | Word | 0.0176 🏆 | 1.012 | 1.03 | 139,969 | 98.2% |
+| **4** | Subword | 0.5973 | 1.513 | 2.38 | 84,388 | 40.3% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `in see fer dausende uff der christian gutknecht sei jo ah in denen end of traditional`
+2. `der samuel j farmwald ihre felder breed of tears or lola lehman waar en annonymous gedicht`
+3. `die geschwischter all so wie grick der grundsatz watt wie ken meh deitsche pokalsieger 2 stupid`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `iss en fox der fux iss n sport wu mer mit der riepubliken paerdi gewebbgleecher`
+2. `in der eastern panhandle unn aa zu danze fress mer mol en deitsch ballidischener er waar der`
+3. `vun der provinz soria in der haal war en buh doch anner dings sin net schlimm fer`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `vun der provinz soria in der automone gmeeschaft vun castilla y león schpaani unn schtedt vun der pr...`
+2. `unn schtedt in saarland`
+3. `castilla y león schpaani unn schtedt vun der provinz soria in der automone gmeeschaft vun castilla y...`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `der automone gmeeschaft vun castilla y león schpaani unn schtedt vun der provinz soria in der automo...`
+2. `vun castilla y león schpaani unn schtedt vun der provinz soria in der automone gmeeschaft vun castil...`
+3. `gmeeschaft vun castilla y león schpaani unn schtedt vun der provinz soria in der automone gmeeschaft...`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `_s_cht_e,_iferge`
+2. `erep_eieimererde`
+3. `n_grerran,_nnter`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `chtehönnd_in,_der`
+2. `ert_iner_enrich)_`
+3. `e_laricarmwag_un_`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `schtary_in_penno_s`
+2. `er_auder_dania_pa_`
+3. `_de_spatribunn_kaz`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `der_drauskummer_sch`
+2. `_schles_conestrain_`
+3. `schtaert_in_uppe_sc`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 98.2% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (84,388 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 | 10,732 |
+| Total Tokens | 149,432 |
+| Mean Frequency | 13.92 |
+| Median Frequency | 3 |
+| Frequency Std Dev | 96.79 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | in | 4,681 |
+| 2 | der | 3,786 |
+| 3 | die | 3,773 |
+| 4 | en | 2,612 |
+| 5 | iss | 2,483 |
+| 6 | vun | 2,435 |
+| 7 | un | 1,871 |
+| 8 | unn | 1,560 |
+| 9 | hot | 1,279 |
+| 10 | de | 1,270 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | tullio | 2 |
+| 2 | giordana | 2 |
+| 3 | treccani | 2 |
+| 4 | fanta | 2 |
+| 5 | schwammkuche | 2 |
+| 6 | separatisten | 2 |
+| 7 | ukrainische | 2 |
+| 8 | konflikts | 2 |
+| 9 | wöchentlich | 2 |
+| 10 | basalinsulin | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0273 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.991897 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 42.0% |
+| Top 1,000 | 71.6% |
+| Top 5,000 | 91.2% |
+| Top 10,000 | 99.0% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9919 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 42.0% of corpus
+- **Long Tail:** 732 words needed for remaining 1.0% 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 | 0.3299 | 0.4310 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.0803 | 0.4297 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.0119 | 0.4483 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.3299 🏆 | 0.4273 | 0.0160 | 0.1480 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.0803 | 0.4314 | 0.0380 | 0.1900 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.0119 | 0.4354 | 0.0560 | 0.2520 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** aligned_32d with 0.3299 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.4338. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 5.6% 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 | **1.205** | 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 |
+|--------|----------|
+| `-s` | six, snake, saints |
+| `-b` | bocuk, beyoncé, bisness |
+| `-g` | gedicht, gebet, gegend |
+| `-a` | alburtis, aguilera, abendlied |
+| `-d` | daughters, deceased, dinger |
+| `-m` | mens, moregets, mast |
+| `-ge` | gedicht, gebet, gegend |
+| `-h` | howard, hancock, heute |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-e` | fiere, floradale, pennsilfaanische |
+| `-er` | peter, wuediger, rer |
+| `-t` | gedicht, percent, lambert |
+| `-r` | peter, wuediger, rer |
+| `-n` | stahn, lein, begann |
+| `-s` | alburtis, wordpress, krääs |
+| `-ch` | pennsylvaanisch, heinrich, touch |
+| `-h` | turkish, pennsylvaanisch, heinrich |
+
+### 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 |
+|------|----------|------------------|----------|
+| `scht` | 1.54x | 109 contexts | oscht, uscht, ischt |
+| `chte` | 1.69x | 45 contexts | schteh, oschte, rechte |
+| `nner` | 1.68x | 36 contexts | anner, inner, enner |
+| `schd` | 1.52x | 41 contexts | erschd, oschde, feschd |
+| `dder` | 1.71x | 25 contexts | odder, adder, udder |
+| `esch` | 1.50x | 35 contexts | oesch, wesch, bescht |
+| `tsch` | 1.51x | 34 contexts | tschuun, fritsch, deitsch |
+| `lich` | 1.60x | 22 contexts | licht, lichter, seelich |
+| `chta` | 1.59x | 21 contexts | schtae, schtaar, schtaab |
+| `rsch` | 1.48x | 24 contexts | ersch, erschd, dorsch |
+| `schi` | 1.40x | 27 contexts | dschim, schild, raschi |
+| `chde` | 1.47x | 22 contexts | wichde, rechde, oschde |
+
+### 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 |
+|--------|--------|-----------|----------|
+| `-s` | `-e` | 128 words | settele, seele |
+| `-g` | `-t` | 119 words | garret, gidget |
+| `-g` | `-e` | 96 words | gedrosche, goodville |
+| `-s` | `-r` | 91 words | seiner, schilder |
+| `-s` | `-er` | 82 words | seiner, schilder |
+| `-b` | `-e` | 73 words | blumme, berichte |
+| `-s` | `-n` | 71 words | southern, stadion |
+| `-s` | `-t` | 71 words | sippschaft, schtimmt |
+| `-a` | `-e` | 62 words | age, australie |
+| `-s` | `-s` | 58 words | swiss, situations |
+
+### 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 |
+|------|-----------------|------------|------|
+| northeast | **`northea-s-t`** | 7.5 | `s` |
+| southeast | **`southea-s-t`** | 7.5 | `s` |
+| anschließend | **`anschließ-e-nd`** | 7.5 | `e` |
+| ausgeruget | **`ausgerug-e-t`** | 7.5 | `e` |
+| grankheet | **`grank-he-et`** | 7.5 | `he` |
+| ertheiltet | **`ertheilt-e-t`** | 7.5 | `e` |
+| otterness | **`otterne-s-s`** | 7.5 | `s` |
+| historisch | **`histori-s-ch`** | 7.5 | `s` |
+| mitglider | **`mitgli-d-er`** | 7.5 | `d` |
+| kocherthalern | **`kocherthal-er-n`** | 6.0 | `kocherthal` |
+| traditionell | **`tradition-el-l`** | 6.0 | `tradition` |
+| foreigners | **`foreign-er-s`** | 6.0 | `foreign` |
+| greeschde | **`greeschd-e`** | 4.5 | `greeschd` |
+| interests | **`interest-s`** | 4.5 | `interest` |
+| christians | **`christian-s`** | 4.5 | `christian` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language Pennsylvania German shows high morphological productivity. The subword models are significantly more efficient than word models, suggesting a rich system of affixation or compounding.
+
+> **Note on Idiomaticity:** The high Idiomaticity Gap suggests a large number of frequent multi-word expressions or formulaic sequences that are statistically distinct from their component parts.
+
+---
+## 7. Summary & Recommendations
+
+![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
+
+### Production Recommendations
+
+| Component | Recommended | Rationale |
+|-----------|-------------|-----------|
+| Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (4.72x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (275) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (98.2%) |
+| 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 17:39:48*
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+{
+  "language": "pdc",
+  "dimension": 128,
+  "version": "aligned",
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+  "seed_vocab_size": 2228,
+  "vocab_size": 3815
+}
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+{"lang": "pdc", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+{
+  "language": "pdc",
+  "dimension": 32,
+  "version": "aligned",
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+  "vocab_size": 3815
+}
\ No newline at end of file
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+{"lang": "pdc", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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+size 1027967959
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pdc_128d.meta.json b/models/embeddings/monolingual/pdc_128d.meta.json
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+++ b/models/embeddings/monolingual/pdc_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "pdc", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pdc_128d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/pdc_128d_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..7fd79e76a23197cb9133f0c673dfb878cb7a04e8
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pdc_128d_metadata.json
@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "language": "pdc",
+  "dimension": 128,
+  "version": "monolingual",
+  "training_params": {
+    "algorithm": "skipgram",
+    "min_count": 5,
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+  },
+  "vocab_size": 3815
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/pdc_32d.bin b/models/embeddings/monolingual/pdc_32d.bin
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/pdc_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": "pdc", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
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+  },
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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+▁justus	-10723
+▁kainer	-10724
+▁kalemn	-10725
+▁kassel	-10726
+▁kischt	-10727
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+▁kiwwel	-10729
+▁klasse	-10730
+▁kleine	-10731
+▁kommun	-10732
+▁kompon	-10733
+▁konrad	-10734
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+▁kriege	-10736
+▁kriegt	-10737
+▁kuldur	-10738
+▁körper	-10739
+▁lachen	-10740
+▁landau	-10741
+▁latein	-10742
+▁leeder	-10743
+▁leiden	-10744
+▁lenape	-10745
+▁letter	-10746
+▁letzte	-10747
+▁liegen	-10748
+▁lorenz	-10749
+▁machen	-10750
+▁malawi	-10751
+▁margar	-10752
+▁meecht	-10753
+▁meiner	-10754
+▁migrat	-10755
+▁mitaus	-10756
+▁moldau	-10757
+▁monaco	-10758
+▁monate	-10759
+▁moritz	-10760
+▁munder	-10761
+▁munich	-10762
+▁neopag	-10763
+▁niccol	-10764
+▁nichol	-10765
+▁niwwer	-10766
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+houghtder	-31664
+▁seftigen	-31665
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+▁bauernhof	-31667
+▁greenzone	-31668
+▁miehlraad	-31669
+▁schikaago	-31670
+▁schtrahlt	-31671
+meeenerleee	-31672
+schtemmiche	-31673
+▁dingesdach	-31674
+▁fereinicht	-31675
+▁eewichtjeit	-31676
+▁fihndlöcket	-31677
+▁grosskinner	-31678
+▁grundschdoi	-31679
+▁gschlachded	-31680
+▁gschpassige	-31681
+▁guckkaschde	-31682
+▁guildmaster	-31683
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+▁grandenser	-26086
+▁greenbriar	-26087
+▁grenadines	-26088
+▁grischtsei	-26089
+▁gristmiehl	-26090
+▁grossfisch	-26091
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+▁großvadder	-26093
+▁grummbiere	-26094
+▁grundrisse	-26095
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+▁anscht	-27440
+▁cassel	-27441
+▁kultuu	-27442
+▁napalm	-27443
+▁ravert	-27444
+▁tardel	-27445
+▁águila	-27446
+▁abhainn	-27447
+▁absolut	-27448
+▁freeman	-27449
+▁graempf	-27450
+▁iranian	-27451
+▁ledscht	-27452
+▁umgezoh	-27453
+ahvaddich	-27454
+frumentum	-27455
+▁aldealaf	-27456
+▁griehaag	-27457
+▁hiriicht	-27458
+▁kannewee	-27459
+▁niedrich	-27460
+▁sallands	-27461
+▁tardelcu	-27462
+▁thiessen	-27463
+schreiwung	-27464
+▁aldealafu	-27465
+▁anschtoss	-27466
+▁earnestly	-27467
+▁fordewald	-27468
+▁immergrün	-27469
+▁kummerloh	-27470
+▁literally	-27471
+▁mcdonnell	-27472
+▁purpurrot	-27473
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+▁sellezeit	-27475
+▁uffgeregt	-27476
+▁untenbend	-27477
+▁weinsbeig	-27478
+▁absolutely	-27479
+▁frangreich	-27480
+▁gnadenthal	-27481
+▁kanneweego	-27482
+▁rausgfunne	-27483
+▁rausgriege	-27484
+▁reaktionen	-27485
+▁rechberger	-27486
+▁recreation	-27487
+▁referieren	-27488
+▁regelenner	-27489
+▁reggeliert	-27490
+▁reichweite	-27491
+▁reifriesin	-27492
+▁respektive	-27493
+▁revelation	-27494
+▁rhodonessa	-27495
+▁richtstatt	-27496
+▁rolihlahla	-27497
+▁rosenblatt	-27498
+▁rotschwanz	-27499
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+schpaani	-31449
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+▁urschprunge	-34794
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+▁vaschiedene	-34799
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+▁leibhafdichi	-37389
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+▁märzaprilder	-37421
+▁nachkommende	-37422
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+▁neigschtimmt	-37432
+▁neurological	-37433
+▁nidderlenner	-37434
+▁niederschlag	-37435
+▁nordbairisch	-37436
+▁nordhessisch	-37437
+▁notodontidae	-37438
+▁notwendichie	-37439
+▁nuklearwaffe	-37440
+▁nunnerbrennt	-37441
+▁oberwürzbach	-37442
+▁occidentalis	-37443
+▁offenbaaring	-37444
+▁ohiominiatur	-37445
+▁ohrenmouthes	-37446
+▁ostpommersch	-37447
+▁outledcender	-37448
+▁owwerdeitsch	-37449
+▁palemeranien	-37450
+▁pappelbaumto	-37451
+▁patentledder	-37452
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+▁pennsilvaani	-37454
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+wetzerei	-44788
+▁kinnery	-44789
+ischerwei	-44790
+reichlers	-44791
+▁deoxyrib	-44792
+▁gickerig	-44793
+▁glaabwer	-44794
+▁goldwatz	-44795
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+▁griffith	-44797
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+gevoggel	-50990
+wasserge	-50991
+▁koreaher	-50992
+▁schauder	-50993
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
+++ b/models/word_ngram/pdc_5gram_word_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/pdc_morph_tokenizer.json
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+    "mbik": 6,
+    "simb": 6,
+    "paki": 6,
+    "ìnge": 6,
+    "elsi": 6,
+    "ile.": 6,
+    "ock.": 6,
+    ".)m": 6,
+    "ozar": 6,
+    "gva": 6,
+    "ttan": 6,
+    "rksd": 6,
+    "es-s": 6,
+    "-sin": 6,
+    "bail": 6,
+    "(jun": 6,
+    "efäh": 6,
+    "snie": 6,
+    "n-he": 6,
+    "egow": 6,
+    "wina": 6,
+    "88e": 6,
+    "0m)": 6,
+    "g-vo": 6,
+    "vorp": 6,
+    "moll": 6,
+    "vvah": 6,
+    "ium.": 6,
+    "kras": 6,
+    "nchm": 6,
+    "nmä": 6,
+    "zwel": 6,
+    "mtu": 6,
+    "uss;": 6,
+    "ferg": 6,
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+    "zmi": 6,
+    "e-gm": 6,
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+    "okg": 6,
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+    "hwit": 6,
+    "(jap": 6,
+    "deis": 6,
+    ";pp": 6,
+    ")ei": 6,
+    "ort;": 6,
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+    "rkli": 6,
+    ",kr": 6,
+    "a)b": 6,
+    "a”i": 6,
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+    "!so": 6,
+    "lnk": 6,
+    "esee": 6,
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+    "weiß": 6,
+    "liun": 6,
+    "n(=": 6,
+    "ank,": 6,
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+    "uzza": 6,
+    "safr": 6,
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+    ")ku": 6,
+    "l(l": 6,
+    "(ont": 6,
+    "nacl": 6,
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+    "fbo": 6,
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+    "loma": 5,
+    "ayg": 5,
+    "perc": 5,
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+    "wer’": 5,
+    "un’s": 5,
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+    "itna": 5,
+    "—’s": 5,
+    "it—": 5,
+    "t,’": 5,
+    "bei!": 5,
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+    "t:„": 5,
+    "e’g": 5,
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+    "t\"(": 4,
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+    "(nat": 4,
+    "hem)": 4,
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+    "3de": 4,
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+    "sik.": 4,
+    "(jul": 4,
+    "il7": 4,
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+    "owl)": 3,
+    "‘ss": 3,
+    "ite)": 3,
+    "tfin": 3,
+    "otfi": 3,
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+    "roya": 3,
+    "kawf": 3,
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+    "n\"o": 3,
+    "tte.": 3,
+    "ivb": 3,
+    "o(c": 3,
+    "goet": 3,
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+    "ek-": 3,
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+    "g(\"": 3,
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+    "s)b": 3,
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+    "ey\")": 3,
+    "y)g": 3,
+    ")gn": 3,
+    "mohn": 3,
+    "ohn'": 3,
+    "ugle": 3,
+    "e)h": 3,
+    "amp,": 3,
+    "ptw": 3,
+    "mity": 3,
+    "sham": 3,
+    "amok": 3,
+    "ohli": 3,
+    "aal/": 3,
+    "(pow": 3,
+    "e)r": 3,
+    "ead,": 3,
+    "hmok": 3,
+    "g)s": 3,
+    "hofb": 3,
+    "zeba": 3,
+    ")um": 3,
+    "bieb": 3,
+    "lohn": 3,
+    "elau": 3,
+    "(ann": 3,
+    "subu": 3,
+    "burb": 3,
+    "coup": 3,
+    "oupl": 3,
+    "h)k": 3,
+    "p)b": 3,
+    "k)b": 3,
+    ".,w": 3,
+    "wp.;": 3,
+    "k(c": 3,
+    "\")b": 3,
+    "chgr": 3,
+    "oodl": 3,
+    "3be": 3,
+    "(upp": 3,
+    "ollf": 3,
+    ".)f": 3,
+    "gelb": 3,
+    "elfo": 3,
+    "kolw": 3,
+    "olwe": 3,
+    "ner;": 3,
+    "r;n": 3,
+    "oppo": 3,
+    "belf": 3,
+    "lisk": 3,
+    "ick)": 3,
+    "h(t": 3,
+    "ury)": 3,
+    "l,f": 3,
+    "y)n": 3,
+    "ppba": 3,
+    "gery": 3,
+    "eryv": 3,
+    "nsba": 3,
+    "(ski": 3,
+    "inkg": 3,
+    "nkgr": 3,
+    "kgri": 3,
+    "owam": 3,
+    "octa": 3,
+    "tago": 3,
+    "(pin": 3,
+    "ilge": 3,
+    "illk": 3,
+    "ad(": 3,
+    "khil": 3,
+    "t)k": 3,
+    "n)r": 3,
+    "il's": 3,
+    "d1/": 3,
+    "k;i": 3,
+    "itzd": 3,
+    "shre": 3,
+    "\")n": 3,
+    "rods": 3,
+    "draf": 3,
+    "wine": 3,
+    "roti": 3,
+    "p,g": 3,
+    "esbi": 3,
+    "ng1": 3,
+    "ghet": 3,
+    "glem": 3,
+    "clem": 3,
+    "(neu": 3,
+    "kalo": 3,
+    "lkop": 3,
+    "\"bac": 3,
+    "a(u": 3,
+    "ttdi": 3,
+    "wgl": 3,
+    "heiw": 3,
+    "iben": 3,
+    "türm": 3,
+    "flüg": 3,
+    "lüge": 3,
+    "linz": 3,
+    "n;w": 3,
+    "wome": 3,
+    "tlet": 3,
+    "laug": 3,
+    "sglo": 3,
+    "urme": 3,
+    "appy": 3,
+    "lück": 3,
+    "ftdi": 3,
+    "rhü": 3,
+    "\"bau": 3,
+    "mesi": 3,
+    "umbr": 3,
+    "mbru": 3,
+    "ose,": 3,
+    "gwor": 3,
+    "e.4": 3,
+    "h.2": 3,
+    "erht": 3,
+    "h:\"": 3,
+    "awic": 3,
+    "nis-": 3,
+    "alei": 3,
+    "dohe": 3,
+    "ibv": 3,
+    "emte": 3,
+    "ksaw": 3,
+    "sawt": 3,
+    "bawm": 3,
+    "lsht": 3,
+    "ohel": 3,
+    "leem": 3,
+    "mmt;": 3,
+    "mtz": 3,
+    "owal": 3,
+    "tm'": 3,
+    "28l": 3,
+    "eär": 3,
+    "reik": 3,
+    "nonn": 3,
+    "ächd": 3,
+    ",dä": 3,
+    "bure": 3,
+    "rooß": 3,
+    "„cre": 3,
+    "dad!": 3,
+    "d!i": 3,
+    "an-d": 3,
+    "hsda": 3,
+    "(sho": 3,
+    "legr": 3,
+    "istv": 3,
+    "stvi": 3,
+    "guel": 3,
+    "uelp": 3,
+    "pht": 3,
+    "dunw": 3,
+    "unwi": 3,
+    "mcki": 3,
+    "ckil": 3,
+    "hper": 3,
+    "cheu": 3,
+    "'sei": 3,
+    ";ph": 3,
+    "l;w": 3,
+    "eilw": 3,
+    "irdd": 3,
+    "gel;": 3,
+    "atzk": 3,
+    "benk": 3,
+    ")bla": 3,
+    "ckbe": 3,
+    "uspl": 3,
+    "öten": 3,
+    "gbri": 3,
+    "e'b": 3,
+    "eiig": 3,
+    "iigk": 3,
+    "eteb": 3,
+    "exez": 3,
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+    "opp“": 3,
+    "“vu": 3,
+    "hibi": 3,
+    ".\"j": 3,
+    "t,\"": 3,
+    "d;i": 3,
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+    "ehr.": 3,
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+    "-flu": 3,
+    "fluo": 3,
+    "luor": 3,
+    "keta": 3,
+    "etam": 3,
+    "(auc": 3,
+    "drog": 3,
+    "elsg": 3,
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+    "atom": 3,
+    "gatt": 3,
+    "ral,": 3,
+    "yrg": 3,
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+    "pfe.": 3,
+    "nfüh": 3,
+    "ückg": 3,
+    "ienk": 3,
+    "ützt": 3,
+    "truk": 3,
+    "waff": 3,
+    "ältn": 3,
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+    "ärpu": 3,
+    "rput": 3,
+    "fmer": 3,
+    "nti-": 3,
+    "oeo": 3,
+    "ersö": 3,
+    "rsön": 3,
+    "sönl": 3,
+    "önli": 3,
+    "ehes": 3,
+    "deö": 3,
+    "dlag": 3,
+    "rnde": 3,
+    "umfe": 3,
+    "-gen": 3,
+    "tzig": 3,
+    "aals": 3,
+    "mahm": 3,
+    "ahmu": 3,
+    "hmud": 3,
+    "m8.": 3,
+    "lepr": 3,
+    "aufm": 3,
+    "ollè": 3,
+    "llèg": 3,
+    "lège": 3,
+    "d’en": 3,
+    "’ens": 3,
+    "oyen": 3,
+    "g\"f": 3,
+    "mly": 3,
+    "rtsb": 3,
+    "tsbe": 3,
+    "ius:": 3,
+    "umli": 3,
+    "d-du": 3,
+    "obwo": 3,
+    "rüch": 3,
+    "us.\"": 3,
+    "bgef": 3,
+    "rort": 3,
+    "elai": 3,
+    "rio\"": 3,
+    "mpla": 3,
+    "plar": 3,
+    "yko": 3,
+    "darü": 3,
+    "arüb": 3,
+    "rübe": 3,
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+    ",„w": 3,
+    "’,’": 3,
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+    "s!m": 3,
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+    "z;w": 3,
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+    "—’r": 3,
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+    "og’": 3,
+    "ets-": 3,
+    "ekre": 3,
+    "z.n": 3,
+    "der!": 3,
+    "’mk": 3,
+    "—ve": 3,
+    "ixs": 3,
+    "r!w": 3,
+    "fäsc": 3,
+    "’sin": 3,
+    "th—": 3,
+    "dig,": 3,
+    "l!w": 3,
+    "hläf": 3,
+    "läfr": 3,
+    "äfri": 3,
+    "ei—": 3,
+    "!ee": 3,
+    "’na": 3,
+    "—al": 3,
+    "rauh": 3,
+    "weht": 3,
+    "moos": 3,
+    "—ja": 3,
+    "e’i": 3,
+    "vege": 3,
+    "e’v": 3,
+    "nei;": 3,
+    "’,e": 3,
+    "bei’": 3,
+    "nnih": 3,
+    "rm’": 3,
+    ";fo": 3,
+    "abt,": 3,
+    "(sun": 3,
+    "h!b": 3,
+    "wigk": 3,
+    "kle,": 3,
+    "t;h": 3,
+    "’ms": 3,
+    "ene?": 3,
+    "ett?": 3,
+    "’fah": 3,
+    "e!e": 3,
+    "eil’": 3,
+    "awel": 3,
+    "’gen": 3,
+    "anft": 3,
+    "mir'": 3,
+    "ir'n": 3,
+    "och;": 3,
+    "t;k": 3,
+    "tzt!": 3,
+    "ie's": 3,
+    "wetl": 3,
+    "t”s": 3,
+    "ss’s": 3,
+    "farl": 3,
+    "and'": 3,
+    "nd's": 3,
+    "!re": 3,
+    "’zu": 3,
+    "!fi": 3,
+    "rli,": 3,
+    "xtd": 3,
+    "ee-e": 3,
+    "zelb": 3,
+    "auo": 3,
+    "weg.": 3,
+    "rrid": 3,
+    "—er": 3,
+    "fitz": 3,
+    "rnt,": 3,
+    "l!e": 3,
+    "dm’": 3,
+    "!in": 3,
+    "’sv": 3,
+    ";vi": 3,
+    "d’no": 3,
+    "b,’": 3,
+    "odte": 3,
+    "’gu": 3,
+    "biwe": 3,
+    "—du": 3,
+    "t!i": 3,
+    "au’": 3,
+    "wie?": 3,
+    "daru": 3,
+    "ner!": 3,
+    "ge—": 3,
+    "he.\"": 3,
+    "gel!": 3,
+    "!ih": 3,
+    "mmi,": 3,
+    "rge!": 3,
+    "e?d": 3,
+    "was?": 3,
+    "ck—": 3,
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+    "’hol": 3,
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+    "„ja,": 3,
+    "k,„": 3,
+    ".”„": 3,
+    "e’l": 3,
+    "”„j": 3,
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+    "”„a": 3,
+    "„all": 3,
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+    "v’rl": 3,
+    "’rle": 3,
+    "adju": 3,
+    "baeh": 3,
+    "uess": 3,
+    "ehm,": 3,
+    "sorg": 3,
+    "(rac": 3,
+    "ahn)": 3,
+    "is'": 3,
+    "n'f": 3,
+    "guht": 3,
+    "asht": 3,
+    "g'fa": 3,
+    "owr": 3,
+    "ehie": 3,
+    "arpy": 3,
+    "rpyi": 3,
+    ")zu": 3,
+    "ndsl": 3,
+    "rrö": 3,
+    "zweh": 3,
+    "cwa": 3,
+    "eror": 3,
+    "yänk": 3,
+    "eues": 3,
+    "llku": 3,
+    "eil'": 3,
+    "'ger": 3,
+    "ste,": 3,
+    "anre": 3,
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+    "ilon": 3,
+    "wbl": 3,
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+    ")bä": 3,
+    "xima": 3,
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+    "e,”": 3,
+    "!aw": 3,
+    "(nae": 3,
+    "y.c": 3,
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+    "l6.": 3,
+    "8la": 3,
+    "al8": 3,
+    "77l": 3,
+    "gäbi": 3,
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+    "2la": 3,
+    "künt": 3,
+    "5ku": 3,
+    "de6": 3,
+    "berä": 3,
+    "liel": 3,
+    "rüfe": 3,
+    "üfen": 3,
+    "fena": 3,
+    "eeng": 3,
+    "seon": 3,
+    "felb": 3,
+    "1la": 3,
+    "äger": 3,
+    "ggv": 3,
+    "kofe": 3,
+    "rf→": 3,
+    "ke→": 3,
+    "rg→": 3,
+    "bhee": 3,
+    "eliq": 3,
+    "oubl": 3,
+    "m)t": 3,
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+    "impr": 3,
+    "lads": 3,
+    "myf": 3,
+    "&an": 3,
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+    "tvm": 3,
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+    "cinc": 3,
+    "cinn": 3,
+    "nnat": 3,
+    "kfi": 3,
+    "fera": 3,
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+    "rpha": 3,
+    "ocho": 3,
+    "(eny": 3,
+    "rops": 3,
+    "ogow": 3,
+    "(pry": 3,
+    "ulid": 3,
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+    "dge.": 2,
+    "ech;": 2,
+    "eeg.": 2,
+    "oyi": 2,
+    "oyk": 2,
+    "fegl": 2,
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+    "y:k": 2,
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+    "23a": 2,
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+    "nski": 2,
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+    "rean": 2,
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+    "o’co": 2,
+    "’con": 2,
+    "26m": 2,
+    "urt.": 2,
+    "vaci": 2,
+    "ate-": 2,
+    "-e,": 2,
+    "fde.": 2,
+    "fsw": 2,
+    "darw": 2,
+    "h\"b": 2,
+    "n?)": 2,
+    "?)h": 2,
+    "0,3": 2,
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+    "epp!": 2,
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+    "onad": 2,
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+    "s(†": 2,
+    "549": 2,
+    "otil": 2,
+    "ila.": 2,
+    "mcfe": 2,
+    "cfer": 2,
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+    ",né": 2,
+    "goli": 2,
+    "li–": 2,
+    "tod.": 2,
+    "cvu": 2,
+    "noce": 2,
+    "sede": 2,
+    "i(*": 2,
+    "criv": 2,
+    "lli,": 2,
+    "dasc": 2,
+    "mhat": 2,
+    "wov": 2,
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+    "us5": 2,
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+    "(22": 2,
+    "2-23": 2,
+    "0)w": 2,
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+    "ern-": 2,
+    "ndka": 2,
+    "ernb": 2,
+    "try)": 2,
+    "froj": 2,
+    "gick": 2,
+    "keli": 2,
+    ")(g": 2,
+    "trox": 2,
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+    "s)sc": 2,
+    "re:a": 2,
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+    "nsen": 2,
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+    "aal)": 2,
+    "ei-n": 2,
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+    "hsam": 2,
+    "lbe,": 2,
+    "näml": 2,
+    "ämli": 2,
+    "meee": 2,
+    "isan": 2,
+    "dpap": 2,
+    "rdas": 2,
+    "ndba": 2,
+    "htsm": 2,
+    "lsat": 2,
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+    ".)a": 2,
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+    "saul": 2,
+    "\"dut": 2,
+    "y\"i": 2,
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+    "'nn": 2,
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+    "’ne": 2,
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+    "rfeh": 2,
+    "hot‘": 2,
+    "ot‘s": 2,
+    "“is": 2,
+    "ha(": 2,
+    "f),": 2,
+    "gsed": 2,
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+    "l“,": 2,
+    "„fis": 2,
+    "mer“": 2,
+    "s“(": 2,
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+    "ay“": 2,
+    "rwir": 2,
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+    ")ie": 2,
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+    "wgi": 2,
+    "syno": 2,
+    "ynod": 2,
+    "ds)": 2,
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+    "u.c.": 2,
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+    "hip)": 2,
+    "ip)": 2,
+    "meng": 2,
+    "ps.,": 2,
+    "s.,": 2,
+    "ekar": 2,
+    "nseb": 2,
+    "tis)": 2,
+    "(boy": 2,
+    "yert": 2,
+    "ndew": 2,
+    "eiba": 2,
+    "lbeh": 2,
+    "beho": 2,
+    "y)f": 2,
+    "r\"o": 2,
+    "\"ol": 2,
+    "fcr": 2,
+    "l(v": 2,
+    "g)g": 2,
+    "(ham": 2,
+    "arrf": 2,
+    "rrfa": 2,
+    "rfar": 2,
+    "hetr": 2,
+    "huff": 2,
+    "rks)": 2,
+    "s)l": 2,
+    "nyf": 2,
+    "maxe": 2,
+    "axed": 2,
+    "xeda": 2,
+    "(max": 2,
+    "oad;": 2,
+    "ad;": 2,
+    "d;t": 2,
+    "leni": 2,
+    "gswa": 2,
+    "p)m": 2,
+    "(low": 2,
+    "wsc": 2,
+    "(ole": 2,
+    "ye(": 2,
+    "oyst": 2,
+    "rdal": 2,
+    "ome/": 2,
+    "me/b": 2,
+    "riyo": 2,
+    "iyom": 2,
+    "yome": 2,
+    "shol": 2,
+    "sigm": 2,
+    "ekb": 2,
+    "wpf": 2,
+    "nksv": 2,
+    "p)r": 2,
+    "ckla": 2,
+    "ltzv": 2,
+    ")ru": 2,
+    "(rou": 2,
+    "hel)": 2,
+    "e62": 2,
+    "eitb": 2,
+    "oked": 2,
+    "ey\",": 2,
+    "ofba": 2,
+    "fbar": 2,
+    "tzbe": 2,
+    "tzwi": 2,
+    "mbeh": 2,
+    "ehac": 2,
+    "ryst": 2,
+    "gonh": 2,
+    "aamt": 2,
+    "legh": 2,
+    "?)a": 2,
+    "y(o": 2,
+    "gfel": 2,
+    "arm)": 2,
+    "ennw": 2,
+    "(\"d": 2,
+    "ushe": 2,
+    "isol": 2,
+    "autz": 2,
+    "outz": 2,
+    "utzv": 2,
+    "(kl": 2,
+    "angf": 2,
+    "(\"l": 2,
+    "\"lon": 2,
+    "moie": 2,
+    "snit": 2,
+    "nwal": 2,
+    "pe(": 2,
+    ")ts": 2,
+    "xenk": 2,
+    "uple": 2,
+    "ucon": 2,
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+    "(pot": 2,
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+    "(kul": 2,
+    "ulp'": 2,
+    "lp's": 2,
+    "hatf": 2,
+    "tfie": 2,
+    "keel": 2,
+    "esir": 2,
+    "ired": 2,
+    "ondu": 2,
+    "iota": 2,
+    "ppon": 2,
+    "k)k": 2,
+    "ngba": 2,
+    "gbar": 2,
+    "agow": 2,
+    "fbu": 2,
+    "(mol": 2,
+    "hleb": 2,
+    "19th": 2,
+    "9th": 2,
+    "p)e": 2,
+    "oxhe": 2,
+    "xhea": 2,
+    "oppb": 2,
+    "pbar": 2,
+    "lzga": 2,
+    "zgas": 2,
+    "eox": 2,
+    "wp-": 2,
+    "nt.)": 2,
+    "-ci": 2,
+    "(sto": 2,
+    "k(\"": 2,
+    "\"hon": 2,
+    "eek\"": 2,
+    "ussw": 2,
+    "(ash": 2,
+    "intg": 2,
+    "tgro": 2,
+    "(mah": 2,
+    "k;t": 2,
+    "ua-": 2,
+    "mlan": 2,
+    "zdaa": 2,
+    "swic": 2,
+    "d,z": 2,
+    "ttmi": 2,
+    "bedm": 2,
+    "edmi": 2,
+    "lums": 2,
+    "psn": 2,
+    ")ra": 2,
+    "(roc": 2,
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+    ")’es": 2,
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+    "[wil": 2,
+    "]wi": 2,
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+    "(sg.": 2,
+    "sg.,": 2,
+    ".,c": 2,
+    "oun)": 2,
+    "rtar": 2,
+    "kgu": 2,
+    "kenl": 2,
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+    "pl.h": 2,
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+    "2ze": 2,
+    "=2|l": 2,
+    "fe;": 2,
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+    "na'm": 2,
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+    "ewli": 2,
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+    ".\"u": 2,
+    "ruge": 2,
+    "uget": 2,
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+    "woj": 2,
+    "f.5": 2,
+    "gsti": 2,
+    "-ode": 2,
+    "is-b": 2,
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+    "-bee": 2,
+    "utem": 2,
+    "boes": 2,
+    "ewas": 2,
+    "hon;": 2,
+    "lah,": 2,
+    "ix-s": 2,
+    "cush": 2,
+    ".av": 2,
+    "gehu": 2,
+    "oher": 2,
+    "n.2": 2,
+    "swec": 2,
+    "bvo": 2,
+    "w,u": 2,
+    "ackt": 2,
+    "eikl": 2,
+    "wmd": 2,
+    "llsh": 2,
+    "gahr": 2,
+    "alee": 2,
+    "l.3": 2,
+    "9.w": 2,
+    "iss?": 2,
+    "?eb": 2,
+    "hieh": 2,
+    "aies": 2,
+    ":gu": 2,
+    "(lew": 2,
+    "wist": 2,
+    "wnv": 2,
+    "prol": 2,
+    "t\"l": 2,
+    "demu": 2,
+    "emut": 2,
+    "agt;": 2,
+    "urym": 2,
+    "ryma": 2,
+    "yman": 2,
+    "n!u": 2,
+    "agt!": 2,
+    "fone": 2,
+    "nnsg": 2,
+    "628": 2,
+    "mmeh": 2,
+    "crig": 2,
+    "odä": 2,
+    "mgä": 2,
+    "näre": 2,
+    "rmg": 2,
+    "hod,": 2,
+    "okum": 2,
+    "häns": 2,
+    "ooße": 2,
+    "enoa": 2,
+    "oame": 2,
+    "e“u": 2,
+    "nd„": 2,
+    "neye": 2,
+    "can-": 2,
+    "n-da": 2,
+    "d.de": 2,
+    "if(": 2,
+    "tzda": 2,
+    "chsv": 2,
+    "h:r": 2,
+    "lmag": 2,
+    "rl.": 2,
+    "säu": 2,
+    "ugli": 2,
+    "k\"):": 2,
+    "uzen": 2,
+    "arnd": 2,
+    "rndi": 2,
+    "eune": 2,
+    "'be": 2,
+    "voge": 2,
+    "plap": 2,
+    "rnbl": 2,
+    "tzka": 2,
+    "zkas": 2,
+    "lühe": 2,
+    "lz)b": 2,
+    "z)bl": 2,
+    "kbie": 2,
+    "kbee": 2,
+    "romb": 2,
+    "eans": 2,
+    "ärze": 2,
+    "l.bl": 2,
+    "knif": 2,
+    "h'b": 2,
+    "obee": 2,
+    "lunt": 2,
+    "outr": 2,
+    "plär": 2,
+    "lärr": 2,
+    "hrot": 2,
+    "w’le": 2,
+    "büb": 2,
+    "bübl": 2,
+    "üble": 2,
+    "ligk": 2,
+    "ngbr": 2,
+    "utaw": 2,
+    "sd.": 2,
+    "193": 2,
+    "2.19": 2,
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+    "k.f": 2,
+    "gns)": 2,
+    "otif": 2,
+    "e„j": 2,
+    "„jo": 2,
+    "„joe": 2,
+    "pp“-": 2,
+    "p“-b": 2,
+    "“-br": 2,
+    "gs-k": 2,
+    "e“v": 2,
+    "efh": 2,
+    "hehn": 2,
+    "rzee": 2,
+    "„te": 2,
+    "enzl": 2,
+    "ler“": 2,
+    "proh": 2,
+    "rohi": 2,
+    "ohib": 2,
+    "ibit": 2,
+    "biti": 2,
+    "\"jo\"": 2,
+    "jo\",": 2,
+    "gsag": 2,
+    "ijoh": 2,
+    "eid;": 2,
+    "id;": 2,
+    "e´s": 2,
+    "fade": 2,
+    "enz-": 2,
+    "-mee": 2,
+    "jemm": 2,
+    "owir": 2,
+    "\"mic": 2,
+    "ief,": 2,
+    "ef,": 2,
+    "m.d.": 2,
+    "etc.": 2,
+    "ejen": 2,
+    "vewa": 2,
+    "elää": 2,
+    "ääde": 2,
+    "ezs": 2,
+    "rled": 2,
+    "eiht": 2,
+    "lånd": 2,
+    "ffeb": 2,
+    "senz": 2,
+    "zwää": 2,
+    "uga,": 2,
+    "ndas": 2,
+    "u'e": 2,
+    "äne:": 2,
+    "ahl;": 2,
+    "l;m": 2,
+    "ansh": 2,
+    "uchw": 2,
+    "(ze": 2,
+    "(zee": 2,
+    "nau)": 2,
+    "u)h": 2,
+    "irre": 2,
+    "rer)": 2,
+    "naom": 2,
+    "aomi": 2,
+    "s,1": 2,
+    "7i": 2,
+    "7in": 2,
+    "hat;": 2,
+    "‘ne": 2,
+    "tesw": 2,
+    "–si": 2,
+    "ahli": 2,
+    "airv": 2,
+    "ary)": 2,
+    "ry),": 2,
+    "fus.": 2,
+    "velt": 2,
+    "lty,": 2,
+    "nkü": 2,
+    "zube": 2,
+    "blüt": 2,
+    "lüte": 2,
+    "üten": 2,
+    "ntop": 2,
+    "topf": 2,
+    "ldfl": 2,
+    "ogar": 2,
+    "\"fis": 2,
+    "bve": 2,
+    "t,ü": 2,
+    ",üb": 2,
+    "übli": 2,
+    "öko": 2,
+    "ingr": 2,
+    "rkeh": 2,
+    "undü": 2,
+    "ndüb": 2,
+    "dübe": 2,
+    "berz": 2,
+    "ftsn": 2,
+    "te.[": 2,
+    "hlor": 2,
+    "2-fd": 2,
+    "-fdc": 2,
+    "fdck": 2,
+    "thet": 2,
+    "etik": 2,
+    "subs": 2,
+    "bsti": 2,
+    "ngek": 2,
+    "egei": 2,
+    "ahor": 2,
+    "tt-b": 2,
+    "-beg": 2,
+    "niac": 2,
+    "läw": 2,
+    "läwe": 2,
+    "ioti": 2,
+    "gekä": 2,
+    "ekäm": 2,
+    "pft.": 2,
+    "ärg": 2,
+    "tärs": 2,
+    "gino": 2,
+    "inot": 2,
+    "geäu": 2,
+    "eäuß": 2,
+    "ßert": 2,
+    "nvad": 2,
+    "tula": 2,
+    "vup": 2,
+    "epé": 2,
+    "pét": 2,
+    "péta": 2,
+    "étai": 2,
+    "aufr": 2,
+    ".wä": 2,
+    "kgez": 2,
+    "rukt": 2,
+    "rhäl": 2,
+    "-les": 2,
+    "oge.": 2,
+    "hteg": 2,
+    "bstb": 2,
+    "mar)": 2,
+    "npn": 2,
+    "ch-w": 2,
+    "oo(": 2,
+    "nves": 2,
+    "täri": 2,
+    "ooi": 2,
+    "unik": 2,
+    "ee-g": 2,
+    "atma": 2,
+    "unö": 2,
+    "itiz": 2,
+    "tize": 2,
+    "tenm": 2,
+    "alam": 2,
+    "hayd": 2,
+    "dena": 2,
+    "wja": 2,
+    "d-bl": 2,
+    "uerr": 2,
+    "rero": 2,
+    "(5.": 2,
+    "älli": 2,
+    "llii": 2,
+    "liie": 2,
+    "iier": 2,
+    "kräf": 2,
+    "äfte": 2,
+    "prak": 2,
+    "akra": 2,
+    "dars": 2,
+    "rg.\"": 2,
+    "g.\"h": 2,
+    ".\"hi": 2,
+    "oriq": 2,
+    "l’a": 2,
+    "l’an": 2,
+    "’anc": 2,
+    "ätl": 2,
+    "et.\"": 2,
+    "t.\"l": 2,
+    ".\"ly": 2,
+    "\"lyc": 2,
+    "ère": 2,
+    "msy": 2,
+    "nrä": 2,
+    "äuml": 2,
+    "eord": 2,
+    "dnet": 2,
+    ".\"pr": 2,
+    "ojet": 2,
+    "erè": 2,
+    "règ": 2,
+    "règl": 2,
+    "ègle": 2,
+    "ucal": 2,
+    "ibua": 2,
+    "buan": 2,
+    "uant": 2,
+    "déno": 2,
+    "énom": 2,
+    "on«": 2,
+    "n«": 2,
+    "«l": 2,
+    "«ly": 2,
+    "»au": 2,
+    "ld'": 2,
+    "d'e": 2,
+    "d'et": 2,
+    "'eta": 2,
+    "om2": 2,
+    "“an": 2,
+    "2,k": 2,
+    "0),": 2,
+    "voro": 2,
+    "oror": 2,
+    "rl,": 2,
+    "）ist": 2,
+    "rspi": 2,
+    "ienm": 2,
+    "enmi": 2,
+    "del:": 2,
+    "heiß": 2,
+    "bros": 2,
+    "ros.": 2,
+    "os.\"": 2,
+    "muli": 2,
+    "ulie": 2,
+    "ls5": 2,
+    "tspi": 2,
+    "oto,": 2,
+    "zeld": 2,
+    "lda\"": 2,
+    "da\"-": 2,
+    "a\"-s": 2,
+    "enz,": 2,
+    "ion-": 2,
+    "tont": 2,
+    "rät": 2,
+    "räts": 2,
+    "ätse": 2,
+    "tsel": 2,
+    "are)": 2,
+    "re),": 2,
+    "0sp": 2,
+    "ediu": 2,
+    "abfe": 2,
+    "bfeu": 2,
+    "prax": 2,
+    "raxi": 2,
+    "axis": 2,
+    ".ty": 2,
+    "typi": 2,
+    "ypis": 2,
+    "chüs": 2,
+    "igiö": 2,
+    "giös": 2,
+    "erir": 2,
+    "eln.": 2,
+    "häde": 2,
+    "insa": 2,
+    "unjs": 2,
+    "njsp": 2,
+    "jspf": 2,
+    "u–": 2,
+    "-,h": 2,
+    "n-,": 2,
+    "zust": 2,
+    "(20.": 2,
+    "al-b": 2,
+    "rgrü": 2,
+    "nug": 2,
+    "muho": 2,
+    "uhoo": 2,
+    "hooz": 2,
+    "oozi": 2,
+    "anku": 2,
+    "roßb": 2,
+    "oßbr": 2,
+    "ßbri": 2,
+    "ftri": 2,
+    "sehs": 2,
+    "sbra": 2,
+    "woke": 2,
+    "ilmp": 2,
+    "lmpr": 2,
+    "efol": 2,
+    "n„d": 2,
+    "nkon": 2,
+    "vug": 2,
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+    "vfm": 2,
+    "(rad": 2,
+    "murd": 2,
+    "wju": 2,
+    "jump": 2,
+    "rays": 2,
+    "tonn": 2,
+    "eisg": 2,
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+    "kte.": 2,
+    "zbr": 2,
+    "aut\"": 2,
+    "ro-t": 2,
+    "o-to": 2,
+    "-tou": 2,
+    "kyo.": 2,
+    "yo.": 2,
+    "ielz": 2,
+    "ykd": 2,
+    "ftsm": 2,
+    "hais": 2,
+    "inka": 2,
+    "aufs": 2,
+    "ngsz": 2,
+    "“na": 2,
+    "“do": 2,
+    "mbü": 2,
+    "bond": 2,
+    "iric": 2,
+    "tife": 2,
+    "nitä": 2,
+    "e-aa": 2,
+    "-aag": 2,
+    "aked": 2,
+    "ity-": 2,
+    "elmä": 2,
+    "lmäs": 2,
+    "mäss": 2,
+    "aukt": 2,
+    "atet": 2,
+    "ätzt": 2,
+    "swer": 2,
+    "n.sw": 2,
+    ".swe": 2,
+    "tz1": 2,
+    "z18": 2,
+    "18d": 2,
+    "con-": 2,
+    "on-c": 2,
+    "n-ch": 2,
+    "ts.o": 2,
+    ".ori": 2,
+    "nigi": 2,
+    "opb": 2,
+    "h?i": 2,
+    "hmö": 2,
+    "esve": 2,
+    "böse": 2,
+    "öses": 2,
+    "mädc": 2,
+    "ädch": 2,
+    "e.di": 2,
+    "okem": 2,
+    "kemo": 2,
+    "rmlo": 2,
+    "[1][": 2,
+    "1][2": 2,
+    "][2]": 2,
+    "sgep": 2,
+    "ägte": 2,
+    "sofo": 2,
+    "rstm": 2,
+    "enso": 2,
+    "ngsf": 2,
+    "en.[": 2,
+    "itde": 2,
+    "tdem": 2,
+    "rrun": 2,
+    "onsv": 2,
+    "gen)": 2,
+    "onss": 2,
+    "nsst": 2,
+    "nifi": 2,
+    "–z": 2,
+    "gen/": 2,
+    "täti": 2,
+    "ätig": 2,
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+    "624": 2,
+    "24)": 2,
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+    "afro": 2,
+    "us\".": 2,
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+    "tigm": 2,
+    "neys": 2,
+    "habu": 2,
+    "abur": 2,
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+    "affa": 2,
+    "raps": 2,
+    "apso": 2,
+    "psod": 2,
+    "sodi": 2,
+    "244": 2,
+    "genh": 2,
+    "–l": 2,
+    "stüc": 2,
+    "tück": 2,
+    "ti-f": 2,
+    "bekl": 2,
+    "n)u": 2,
+    "huhe": 2,
+    "geze": 2,
+    "nklu": 2,
+    "klud": 2,
+    "mt3": 2,
+    "klis": 2,
+    "n14": 2,
+    "akzi": 2,
+    "zide": 2,
+    "anio": 2,
+    "iola": 2,
+    "eck-": 2,
+    "ck-l": 2,
+    "k-li": 2,
+    "nith": 2,
+    "(ao": 2,
+    "•(a": 2,
+    "(a-": 2,
+    "pt-": 2,
+    "cve": 2,
+    "falt": 2,
+    "o(u": 2,
+    "k).": 2,
+    "ti“": 2,
+    "höri": 2,
+    "örig": 2,
+    "a“,": 2,
+    "n“b": 2,
+    "reşî": 2,
+    "eşî-": 2,
+    "şî-s": 2,
+    "î-st": 2,
+    "bten": 2,
+    "nös": 2,
+    "diya": 2,
+    "oßer": 2,
+    "dkä": 2,
+    "anid": 2,
+    "ßens": 2,
+    "äten": 2,
+    "geq": 2,
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+    "fen,": 2,
+    "fnam": 2,
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+    "cizr": 2,
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+    "zre-": 2,
+    "re-s": 2,
+    "-stä": 2,
+    "mudi": 2,
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+    "yān": 2,
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+    "esna": 2,
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+    "si\".": 2,
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+    "(dim": 2,
+    "tiv)": 2,
+    "v)d": 2,
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+    "(män": 2,
+    "ännl": 2,
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+    "nios": 2,
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+    "„woh": 2,
+    "ohlg": 2,
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+    "ihan": 2,
+    "han,": 2,
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+    "6-7“": 2,
+    "-7“": 2,
+    "kril": 2,
+    "g)z": 2,
+    ")zw": 2,
+    "iral": 2,
+    "gte.": 2,
+    "41v": 2,
+    "rgli": 2,
+    "eäh": 2,
+    "„41": 2,
+    "rhäu": 2,
+    "häup": 2,
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+    "ktie": 2,
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+    "erhö": 2,
+    "ritr": 2,
+    "itre": 2,
+    "mige": 2,
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+    ".[2]": 2,
+    "ltra": 2,
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+    "-ana": 2,
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+    "%(?": 2,
+    "??)f": 2,
+    "dür": 2,
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+    "öw'": 2,
+    "rihk": 2,
+    "öno": 2,
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+    "fälg": 2,
+    "lgun": 2,
+    "löv": 2,
+    "löve": 2,
+    "öve": 2,
+    "vev": 2,
+    "söc": 2,
+    "söck": 2,
+    "stöc": 2,
+    "elö": 2,
+    "oht,": 2,
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+    "dyf": 2,
+    "htö": 2,
+    "böde": 2,
+    "öde,": 2,
+    "läts": 2,
+    "ätst": 2,
+    "töß": 2,
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+    "?wo": 2,
+    "eyht": 2,
+    "uoh": 2,
+    "hk.": 2,
+    "ruh'": 2,
+    "du.": 2,
+    "zanc": 2,
+    "t's,": 2,
+    "t!k": 2,
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+    "x.s": 2,
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+    "8-29": 2,
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+    "-nes": 2,
+    "mgi": 2,
+    "rmn": 2,
+    "l,—": 2,
+    "!ka": 2,
+    "eh’.": 2,
+    "h’.": 2,
+    "mäd,": 2,
+    "äd,": 2,
+    "ed—": 2,
+    "piep": 2,
+    "m!d": 2,
+    "puch": 2,
+    "l;u": 2,
+    "’oh": 2,
+    "’nn": 2,
+    "—ju": 2,
+    "e’w": 2,
+    "—da": 2,
+    "guti": 2,
+    "rch’": 2,
+    "ippt": 2,
+    "r!j": 2,
+    "wipp": 2,
+    "hu’.": 2,
+    "u’.": 2,
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+    "ädh": 2,
+    "!zu": 2,
+    "abt.": 2,
+    "da;": 2,
+    "ing!": 2,
+    "—si": 2,
+    "hdig": 2,
+    "gebä": 2,
+    "„na": 2,
+    "„nau": 2,
+    "k!”": 2,
+    "ei’;": 2,
+    "i’;": 2,
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+    "ei!”": 2,
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+    "”na": 2,
+    "ukt!": 2,
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+    "ärnt": 2,
+    "nt!": 2,
+    "!ke": 2,
+    "us—": 2,
+    "k!(": 2,
+    "jert": 2,
+    "l’m": 2,
+    "’ro": 2,
+    ".’n": 2,
+    "krut": 2,
+    "’kl": 2,
+    "’!w": 2,
+    "h!—": 2,
+    "as’": 2,
+    "m’r’": 2,
+    "’r’s": 2,
+    "i’i": 2,
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+    ":„n": 2,
+    "”’s": 2,
+    "et—": 2,
+    "—so": 2,
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+    "ehl’": 2,
+    "eh-l": 2,
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+    "’woh": 2,
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+    "u’n": 2,
+    "t?s": 2,
+    "b—": 2,
+    "kräc": 2,
+    "räck": 2,
+    "o’n": 2,
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+    "—„d": 2,
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+    "’!”": 2,
+    "’el": 2,
+    "l’d": 2,
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+    "hmun": 2,
+    "llek": 2,
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+    "—z": 2,
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+    "n’m": 2,
+    "hlau": 2,
+    "u!s": 2,
+    "e?i": 2,
+    "au?": 2,
+    "pel?": 2,
+    "l?i": 2,
+    "’g’": 2,
+    "t?u": 2,
+    "nawe": 2,
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+    "e’a": 2,
+    "lei’": 2,
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+    "age’": 2,
+    "ge’": 2,
+    "e’d": 2,
+    "„un": 2,
+    "ter”": 2,
+    "er”": 2,
+    "”—": 2,
+    "eet!": 2,
+    "’da": 2,
+    "uhig": 2,
+    "hu’s": 2,
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+    "ilt;": 2,
+    "ilt!": 2,
+    "ag—": 2,
+    "rfw": 2,
+    "’mb": 2,
+    "krum": 2,
+    "re—": 2,
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+    "ch?”": 2,
+    "het,": 2,
+    "keem": 2,
+    "!d’": 2,
+    "bged": 2,
+    "wek,": 2,
+    "eld!": 2,
+    "ek—": 2,
+    "—he": 2,
+    "ill’": 2,
+    "’li": 2,
+    "pe-g": 2,
+    "oee": 2,
+    "ze;": 2,
+    "wige": 2,
+    "sott": 2,
+    "ige.": 2,
+    "’wo": 2,
+    "gega": 2,
+    "che;": 2,
+    "ol’": 2,
+    "gepa": 2,
+    "jage": 2,
+    "da!": 2,
+    "„was": 2,
+    "che?": 2,
+    "he?": 2,
+    "muns": 2,
+    "—in": 2,
+    "ge!\"": 2,
+    "r!r": 2,
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+    "ral!": 2,
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+    "g.z": 2,
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+    "ufp": 2,
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+    "’t:": 2,
+    ":’n": 2,
+    "l’n": 2,
+    "g’nu": 2,
+    "’num": 2,
+    "suht": 2,
+    "dint": 2,
+    "ilty": 2,
+    "ecco": 2,
+    "g’fe": 2,
+    "„ei": 2,
+    "n!”": 2,
+    "ah—": 2,
+    "ss—": 2,
+    "ir’s": 2,
+    "k,”": 2,
+    "in.”": 2,
+    ".”s": 2,
+    "eel!": 2,
+    "l,”": 2,
+    "„doc": 2,
+    "it!”": 2,
+    "ht,”": 2,
+    "m’n": 2,
+    "’nm": 2,
+    "lan,": 2,
+    ";„d": 2,
+    "mixt": 2,
+    "fla’": 2,
+    "k.”": 2,
+    "„we": 2,
+    "„wel": 2,
+    "s;„": 2,
+    "er?”": 2,
+    "r?”": 2,
+    "kloh": 2,
+    "lohr": 2,
+    "”se": 2,
+    "au—": 2,
+    "rkw": 2,
+    "chtä": 2,
+    "htär": 2,
+    "gipp": 2,
+    "eb!": 2,
+    "b!h": 2,
+    "r!’": 2,
+    "!o,": 2,
+    "guk!": 2,
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+    "egt!": 2,
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+    "hoe,": 2,
+    "oe,": 2,
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+    "rbst": 2,
+    "'g'": 2,
+    "n'l": 2,
+    "uhte": 2,
+    "uht,": 2,
+    "n'm": 2,
+    "eppl": 2,
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+    "amei": 2,
+    "ρπυι": 2,
+    "πυια": 2,
+    "s„d": 2,
+    "pyie": 2,
+    "yien": 2,
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+    "opfr": 2,
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+++ b/visualizations/tsne_words.png
@@ -0,0 +1,3 @@
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Binary files /dev/null and b/visualizations/vocab_freq_dist.png differ
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