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..5b19dc079d3f9a1cbeaccdad68970a0d5b464ef9
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,775 @@
+---
+language: vec
+language_name: Venetian
+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: 3.863
+  - name: best_isotropy
+    type: isotropy
+    value: 0.7720
+  - name: vocabulary_size
+    type: vocab
+    value: 0
+generated: 2026-01-11
+---
+
+# Venetian - Wikilangs Models
+## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study
+
+This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Venetian** 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** | 3.304x | 3.31 | 0.0784% | 181,229 |
+| **16k** | 3.529x | 3.54 | 0.0837% | 169,663 |
+| **32k** | 3.715x | 3.72 | 0.0881% | 161,162 |
+| **64k** | 3.863x 🏆 | 3.87 | 0.0916% | 155,004 |
+
+### Tokenization Examples
+
+Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
+
+**Sample 1:** `El 256 (CCLVI en numeri romani) el xe on an del III secoło. Avegnimenti Nasesti ...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁el ▁ 2 5 6 ▁( ccl vi ▁en ▁numeri ... (+16 more)` | 26 |
+| 16k | `▁el ▁ 2 5 6 ▁( ccl vi ▁en ▁numeri ... (+16 more)` | 26 |
+| 32k | `▁el ▁ 2 5 6 ▁( ccl vi ▁en ▁numeri ... (+16 more)` | 26 |
+| 64k | `▁el ▁ 2 5 6 ▁( ccl vi ▁en ▁numeri ... (+16 more)` | 26 |
+
+**Sample 2:** `El 144 v.C. (CXLIV v.C par numari romani) el xe on an de el II secoło v.C.. Aveg...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁el ▁ 1 4 4 ▁v . c . ▁( ... (+32 more)` | 42 |
+| 16k | `▁el ▁ 1 4 4 ▁v . c . ▁( ... (+31 more)` | 41 |
+| 32k | `▁el ▁ 1 4 4 ▁v . c . ▁( ... (+31 more)` | 41 |
+| 64k | `▁el ▁ 1 4 4 ▁v . c . ▁( ... (+31 more)` | 41 |
+
+**Sample 3:** `el xe un comun del distreto de Lenzburg che el fa parte del canton Argovia in Sv...`
+
+| Vocab | Tokens | Count |
+|-------|--------|-------|
+| 8k | `▁el ▁xe ▁un ▁comun ▁del ▁distreto ▁de ▁len z burg ... (+15 more)` | 25 |
+| 16k | `▁el ▁xe ▁un ▁comun ▁del ▁distreto ▁de ▁len zburg ▁che ... (+14 more)` | 24 |
+| 32k | `▁el ▁xe ▁un ▁comun ▁del ▁distreto ▁de ▁lenzburg ▁che ▁el ... (+13 more)` | 23 |
+| 64k | `▁el ▁xe ▁un ▁comun ▁del ▁distreto ▁de ▁lenzburg ▁che ▁el ... (+13 more)` | 23 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Compression:** 64k achieves 3.863x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.0784% 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 | 4,312 | 12.07 | 91,618 | 40.5% | 59.1% |
+| **2-gram** | Subword | 223 🏆 | 7.80 | 5,564 | 73.1% | 99.2% |
+| **3-gram** | Word | 4,702 | 12.20 | 134,286 | 42.0% | 60.0% |
+| **3-gram** | Subword | 1,552 | 10.60 | 41,266 | 35.7% | 78.3% |
+| **4-gram** | Word | 4,657 | 12.19 | 186,223 | 41.4% | 63.1% |
+| **4-gram** | Subword | 7,211 | 12.82 | 219,587 | 24.6% | 52.4% |
+| **5-gram** | Word | 3,493 | 11.77 | 114,029 | 40.0% | 65.3% |
+| **5-gram** | Subword | 22,392 | 14.45 | 608,866 | 19.7% | 41.0% |
+
+### Top 5 N-grams by Size
+
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `de ła` | 73,737 |
+| 2 | `el xe` | 70,338 |
+| 3 | `departemento de` | 68,217 |
+| 4 | `del departemento` | 67,585 |
+| 5 | `altri projeti` | 57,004 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `del departemento de` | 67,534 |
+| 2 | `el xe on` | 51,956 |
+| 3 | `xe on comun` | 48,810 |
+| 4 | `demogràfega altri projeti` | 42,469 |
+| 5 | `evołusion demogràfega altri` | 42,466 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `el xe on comun` | 48,761 |
+| 2 | `evołusion demogràfega altri projeti` | 42,466 |
+| 3 | `xe on comun de` | 41,994 |
+| 4 | `che el fa parte` | 37,577 |
+| 5 | `el fa parte del` | 37,224 |
+
+**5-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `el xe on comun de` | 41,982 |
+| 2 | `che el fa parte del` | 37,190 |
+| 3 | `el fa parte del rejon` | 33,708 |
+| 4 | `in fransa evołusion demogràfega altri` | 33,510 |
+| 5 | `fransa evołusion demogràfega altri projeti` | 33,510 |
+
+**2-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `e _` | 1,265,574 |
+| 2 | `a _` | 993,554 |
+| 3 | `_ d` | 907,290 |
+| 4 | `d e` | 819,733 |
+| 5 | `l _` | 515,433 |
+
+**3-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e` | 746,746 |
+| 2 | `e l _` | 427,367 |
+| 3 | `d e _` | 422,586 |
+| 4 | `o n _` | 229,675 |
+| 5 | `_ e l` | 229,151 |
+
+**4-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e _` | 408,249 |
+| 2 | `_ e l _` | 225,182 |
+| 3 | `_ ł a _` | 183,914 |
+| 4 | `_ d e l` | 164,044 |
+| 5 | `d e l _` | 159,382 |
+
+**5-grams (Subword):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `_ d e l _` | 159,062 |
+| 2 | `p a r t e` | 129,822 |
+| 3 | `o _ d e _` | 120,109 |
+| 4 | `e _ ł a _` | 117,322 |
+| 5 | `s i o n _` | 95,313 |
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 223
+- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~41% 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 | 0.8047 | 1.747 | 5.60 | 282,129 | 19.5% |
+| **1** | Subword | 0.8604 | 1.816 | 6.21 | 2,732 | 14.0% |
+| **2** | Word | 0.2918 | 1.224 | 1.77 | 1,575,997 | 70.8% |
+| **2** | Subword | 0.8328 | 1.781 | 5.24 | 16,965 | 16.7% |
+| **3** | Word | 0.1167 | 1.084 | 1.22 | 2,791,577 | 88.3% |
+| **3** | Subword | 0.7829 | 1.721 | 4.23 | 88,847 | 21.7% |
+| **4** | Word | 0.0422 🏆 | 1.030 | 1.06 | 3,391,639 | 95.8% |
+| **4** | Subword | 0.6983 | 1.623 | 3.15 | 375,778 | 30.2% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `de ła provinsa de ła xe un sècoło v c co el ga susitò i ritràti`
+2. `el xe na part abitasion privada che ła comunità autònoma de 89 abitanti del film montà`
+3. `ła provinsa de 479 abitanti del primo caxo asołutivo ergativo asołutivo el fa parte del departemento`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `de ła provinsa de groninga na picenina organizasion ciamada dont make me feel brand new bag i`
+2. `el xe on comun marcà del distreto de scheibbs del distreto de bruck an der leitha che`
+3. `departemento de nord che el fa parte del rejon nova acuitania in fransa evołusion demogràfega altri ...`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `del departemento de haute saône che el fa parte del rejon alvergna rodano alpe in fransa evołusion d...`
+2. `el xe on comun de ła spagna situà inte ła provinsa de alicante che ła fa parte de`
+3. `xe on comun de 146 abitanti del departemento de lozère che el fa parte del del stato de`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `el xe on comun de 476 abitanti del departemento de vaucluse che el fa parte del rejon grand est`
+2. `evołusion demogràfega altri projeti del departemento de drôme che el fa parte del stato de ła alta à...`
+3. `xe on comun de 516 abitanti del departemento de côte d or che el fa parte del rejon ositània`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
+
+**Context Size 1:**
+
+1. `_lttintuzel-2_po`
+2. `e_(li_onsetforo_`
+3. `ali_densè_pare,_`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `e_oire_de_unìodo_`
+2. `a_proverssensa_de`
+3. `_deorquandopartom`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `_de_183_abitanti_d`
+2. `el_bas-rhône-frang`
+3. `de_ave_al_de_sento`
+
+**Context Size 4:**
+
+1. `_de_aisne_-_lujo_de`
+2. `_el_fa_par_posti_de`
+3. `_ła_u_partemento_de`
+
+
+### Key Findings
+
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 95.8% predictability
+- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (375,778 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 | 119,267 |
+| Total Tokens | 5,515,860 |
+| Mean Frequency | 46.25 |
+| Median Frequency | 4 |
+| Frequency Std Dev | 1838.83 |
+
+### Most Common Words
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | de | 422,791 |
+| 2 | el | 251,936 |
+| 3 | ła | 185,729 |
+| 4 | del | 159,907 |
+| 5 | xe | 95,799 |
+| 6 | e | 88,103 |
+| 7 | che | 86,802 |
+| 8 | in | 85,859 |
+| 9 | l | 73,523 |
+| 10 | departemento | 68,444 |
+
+### Least Common Words (from vocabulary)
+
+| Rank | Word | Frequency |
+|------|------|-----------|
+| 1 | güvenli | 2 |
+| 2 | taşımacılık | 2 |
+| 3 | sunuyoruz | 2 |
+| 4 | edebilirsiniz | 2 |
+| 5 | parça | 2 |
+| 6 | sensorial | 2 |
+| 7 | complicada | 2 |
+| 8 | caregari | 2 |
+| 9 | sabigotho | 2 |
+| 10 | paułista | 2 |
+
+### Zipf's Law Analysis
+
+| Metric | Value |
+|--------|-------|
+| Zipf Coefficient | 1.0353 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.998145 |
+| Adherence Quality | **excellent** |
+
+### Coverage Analysis
+
+| Top N Words | Coverage |
+|-------------|----------|
+| Top 100 | 56.8% |
+| Top 1,000 | 72.7% |
+| Top 5,000 | 83.6% |
+| Top 10,000 | 88.2% |
+
+### Key Findings
+
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9981 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 56.8% of corpus
+- **Long Tail:** 109,267 words needed for remaining 11.8% 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 | 0.7685 | 0.3278 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.7720 🏆 | 0.2784 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.7461 | 0.2091 | N/A | N/A |
+| **aligned_32d** | 32 | 0.7685 | 0.3249 | 0.0880 | 0.3700 |
+| **aligned_64d** | 64 | 0.7720 | 0.2747 | 0.1500 | 0.4740 |
+| **aligned_128d** | 128 | 0.7461 | 0.2092 | 0.2280 | 0.5740 |
+
+### Key Findings
+
+- **Best Isotropy:** mono_64d with 0.7720 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2707. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 22.8% R@1 in cross-lingual retrieval.
+- **Recommendation:** 128d aligned for best cross-lingual performance
+
+---
+## 6.  Morphological Analysis (Experimental)
+
+This section presents an automated morphological analysis derived from the statistical divergence between word-level and subword-level models. By analyzing where subword predictability spikes and where word-level coverage fails, we can infer linguistic structures without supervised data.
+
+### 6.1 Productivity & Complexity
+
+| Metric | Value | Interpretation | Recommendation |
+|--------|-------|----------------|----------------|
+| Productivity Index | **5.000** | High morphological productivity | Reliable analysis |
+| Idiomaticity Gap | **0.594** | 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` | sosiałizasion, scumisi, sarr |
+| `-a` | antegamente, adeti, anthology |
+| `-c` | cctv, cussìta, coṅkiṅ |
+| `-p` | presidensa, palácio, pinin |
+| `-m` | mathieu, mesonà, megało |
+| `-ma` | mathieu, maxistero, maschi |
+| `-b` | bajijo, baloo, bałene |
+| `-ca` | cale, canałizasion, caronte |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-e` | garantise, erdre, antegamente |
+| `-a` | taxa, fondarìa, presidensa |
+| `-o` | energetico, palácio, successivo |
+| `-i` | scumisi, laóri, lupi |
+| `-n` | sosiałizasion, eugen, pinin |
+| `-on` | sosiałizasion, canałizasion, musurareon |
+| `-s` | infos, snows, gladys |
+| `-te` | antegamente, facontinente, desferente |
+
+### 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 |
+|------|----------|------------------|----------|
+| `ento` | 2.32x | 93 contexts | bento, vento, zento |
+| `ment` | 1.96x | 170 contexts | menti, mento, mente |
+| `altr` | 2.16x | 43 contexts | altri, altra, altre |
+| `ltri` | 2.56x | 18 contexts | altri, altria, filtri |
+| `emen` | 1.75x | 64 contexts | hemen, iemen, yemen |
+| `ołus` | 2.58x | 15 contexts | mołuski, mołusco, sołusion |
+| `omun` | 1.94x | 36 contexts | comun, komun, comune |
+| `itan` | 1.53x | 95 contexts | titan, kitang, gitana |
+| `ejon` | 2.32x | 17 contexts | rejon, lejon, prejon |
+| `fega` | 2.03x | 25 contexts | fegato, sòfega, grafega |
+| `comu` | 2.07x | 18 contexts | comun, comum, comune |
+| `epar` | 1.69x | 35 contexts | separa, separà, separè |
+
+### 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` | 151 words | canpanarie, conosùe |
+| `-c` | `-a` | 141 words | cołùnbia, cołonia |
+| `-s` | `-o` | 125 words | sapporo, situato |
+| `-s` | `-a` | 119 words | scrita, stamperia |
+| `-c` | `-o` | 114 words | cantabrico, contatto |
+| `-s` | `-e` | 112 words | sdrùciołe, severamente |
+| `-p` | `-o` | 107 words | primo, perìgoło |
+| `-p` | `-e` | 106 words | percepire, prostituzione |
+| `-s` | `-i` | 104 words | sigismondi, squilli |
+| `-c` | `-i` | 99 words | culti, conservatrici |
+
+### 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 |
+|------|-----------------|------------|------|
+| costituindo | **`costitu-in-do`** | 7.5 | `in` |
+| continuando | **`continu-an-do`** | 7.5 | `an` |
+| tełevizore | **`tełeviz-o-re`** | 7.5 | `o` |
+| marełéngua | **`ma-re-łéngua`** | 7.5 | `łéngua` |
+| festixava | **`festix-a-va`** | 7.5 | `a` |
+| anałòxego | **`anałòx-e-go`** | 7.5 | `e` |
+| vendidori | **`vendid-o-ri`** | 7.5 | `o` |
+| discontinuità | **`discontinu-i-tà`** | 7.5 | `i` |
+| francobołi | **`francob-o-łi`** | 7.5 | `o` |
+| charleroi | **`charler-o-i`** | 7.5 | `o` |
+| sommières | **`sommiè-re-s`** | 7.5 | `re` |
+| giacobini | **`giacob-i-ni`** | 7.5 | `i` |
+| incorpando | **`incorp-an-do`** | 7.5 | `an` |
+| sicatrise | **`sicat-ri-se`** | 7.5 | `ri` |
+| partecipaxion | **`partecipax-i-on`** | 7.5 | `i` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language Venetian 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 (3.86x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (223) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (95.8%) |
+| Embeddings | **100d** | Balanced semantic capture and isotropy |
+
+
+---
+## Appendix: Metrics Glossary & Interpretation Guide
+
+This section provides definitions, intuitions, and guidance for interpreting the metrics used throughout this report.
+
+### Tokenizer Metrics
+
+**Compression Ratio**
+> *Definition:* The ratio of characters to tokens (chars/token). Measures how efficiently the tokenizer represents text.
+>
+> *Intuition:* Higher compression means fewer tokens needed to represent the same text, reducing sequence lengths for downstream models. A 3x compression means ~3 characters per token on average.
+>
+> *What to seek:* Higher is generally better for efficiency, but extremely high compression may indicate overly aggressive merging that loses morphological information.
+
+**Average Token Length (Fertility)**
+> *Definition:* Mean number of characters per token produced by the tokenizer.
+>
+> *Intuition:* Reflects the granularity of tokenization. Longer tokens capture more context but may struggle with rare words; shorter tokens are more flexible but increase sequence length.
+>
+> *What to seek:* Balance between 2-5 characters for most languages. Arabic/morphologically-rich languages may benefit from slightly longer tokens.
+
+**Unknown Token Rate (OOV Rate)**
+> *Definition:* Percentage of tokens that map to the unknown/UNK token, indicating words the tokenizer cannot represent.
+>
+> *Intuition:* Lower OOV means better vocabulary coverage. High OOV indicates the tokenizer encounters many unseen character sequences.
+>
+> *What to seek:* Below 1% is excellent; below 5% is acceptable. BPE tokenizers typically achieve very low OOV due to subword fallback.
+
+### N-gram Model Metrics
+
+**Perplexity**
+> *Definition:* Measures how "surprised" the model is by test data. Mathematically: 2^(cross-entropy). Lower values indicate better prediction.
+>
+> *Intuition:* If perplexity is 100, the model is as uncertain as if choosing uniformly among 100 options at each step. A perplexity of 10 means effectively choosing among 10 equally likely options.
+>
+> *What to seek:* Lower is better. Perplexity decreases with larger n-grams (more context). Values vary widely by language and corpus size.
+
+**Entropy**
+> *Definition:* Average information content (in bits) needed to encode the next token given the context. Related to perplexity: perplexity = 2^entropy.
+>
+> *Intuition:* High entropy means high uncertainty/randomness; low entropy means predictable patterns. Natural language typically has entropy between 1-4 bits per character.
+>
+> *What to seek:* Lower entropy indicates more predictable text patterns. Entropy should decrease as n-gram size increases.
+
+**Coverage (Top-K)**
+> *Definition:* Percentage of corpus occurrences explained by the top K most frequent n-grams.
+>
+> *Intuition:* High coverage with few patterns indicates repetitive/formulaic text; low coverage suggests diverse vocabulary usage.
+>
+> *What to seek:* Depends on use case. For language modeling, moderate coverage (40-60% with top-1000) is typical for natural text.
+
+### Markov Chain Metrics
+
+**Average Entropy**
+> *Definition:* Mean entropy across all contexts, measuring average uncertainty in next-word prediction.
+>
+> *Intuition:* Lower entropy means the model is more confident about what comes next. Context-1 has high entropy (many possible next words); Context-4 has low entropy (few likely continuations).
+>
+> *What to seek:* Decreasing entropy with larger context sizes. Very low entropy (<0.1) indicates highly deterministic transitions.
+
+**Branching Factor**
+> *Definition:* Average number of unique next tokens observed for each context.
+>
+> *Intuition:* High branching = many possible continuations (flexible but uncertain); low branching = few options (predictable but potentially repetitive).
+>
+> *What to seek:* Branching factor should decrease with context size. Values near 1.0 indicate nearly deterministic chains.
+
+**Predictability**
+> *Definition:* Derived metric: (1 - normalized_entropy) × 100%. Indicates how deterministic the model's predictions are.
+>
+> *Intuition:* 100% predictability means the next word is always certain; 0% means completely random. Real text falls between these extremes.
+>
+> *What to seek:* Higher predictability for text generation quality, but too high (>98%) may produce repetitive output.
+
+### Vocabulary & Zipf's Law Metrics
+
+**Zipf's Coefficient**
+> *Definition:* The slope of the log-log plot of word frequency vs. rank. Zipf's law predicts this should be approximately -1.
+>
+> *Intuition:* A coefficient near -1 indicates the corpus follows natural language patterns where a few words are very common and most words are rare.
+>
+> *What to seek:* Values between -0.8 and -1.2 indicate healthy natural language distribution. Deviations may suggest domain-specific or artificial text.
+
+**R² (Coefficient of Determination)**
+> *Definition:* Measures how well the linear fit explains the frequency-rank relationship. Ranges from 0 to 1.
+>
+> *Intuition:* R² near 1.0 means the data closely follows Zipf's law; lower values indicate deviation from expected word frequency patterns.
+>
+> *What to seek:* R² > 0.95 is excellent; > 0.99 indicates near-perfect Zipf adherence typical of large natural corpora.
+
+**Vocabulary Coverage**
+> *Definition:* Cumulative percentage of corpus tokens accounted for by the top N words.
+>
+> *Intuition:* Shows how concentrated word usage is. If top-100 words cover 50% of text, the corpus relies heavily on common words.
+>
+> *What to seek:* Top-100 covering 30-50% is typical. Higher coverage indicates more repetitive text; lower suggests richer vocabulary.
+
+### Word Embedding Metrics
+
+**Isotropy**
+> *Definition:* Measures how uniformly distributed vectors are in the embedding space. Computed as the ratio of minimum to maximum singular values.
+>
+> *Intuition:* High isotropy (near 1.0) means vectors spread evenly in all directions; low isotropy means vectors cluster in certain directions, reducing expressiveness.
+>
+> *What to seek:* Higher isotropy generally indicates better-quality embeddings. Values > 0.1 are reasonable; > 0.3 is good. Lower-dimensional embeddings tend to have higher isotropy.
+
+**Average Norm**
+> *Definition:* Mean magnitude (L2 norm) of word vectors in the embedding space.
+>
+> *Intuition:* Indicates the typical "length" of vectors. Consistent norms suggest stable training; high variance may indicate some words are undertrained.
+>
+> *What to seek:* Relatively consistent norms across models. The absolute value matters less than consistency (low std deviation).
+
+**Cosine Similarity**
+> *Definition:* Measures angular similarity between vectors, ranging from -1 (opposite) to 1 (identical direction).
+>
+> *Intuition:* Words with similar meanings should have high cosine similarity. This is the standard metric for semantic relatedness in embeddings.
+>
+> *What to seek:* Semantically related words should score > 0.5; unrelated words should be near 0. Synonyms often score > 0.7.
+
+**t-SNE Visualization**
+> *Definition:* t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding - a dimensionality reduction technique that preserves local structure for visualization.
+>
+> *Intuition:* Clusters in t-SNE plots indicate groups of semantically related words. Spread indicates vocabulary diversity; tight clusters suggest semantic coherence.
+>
+> *What to seek:* Meaningful clusters (e.g., numbers together, verbs together). Avoid over-interpreting distances - t-SNE preserves local, not global, structure.
+
+### General Interpretation Guidelines
+
+1. **Compare within model families:** Metrics are most meaningful when comparing models of the same type (e.g., 8k vs 64k tokenizer).
+2. **Consider trade-offs:** Better performance on one metric often comes at the cost of another (e.g., compression vs. OOV rate).
+3. **Context matters:** Optimal values depend on downstream tasks. Text generation may prioritize different metrics than classification.
+4. **Corpus influence:** All metrics are influenced by corpus characteristics. Wikipedia text differs from social media or literature.
+5. **Language-specific patterns:** Morphologically rich languages (like Arabic) may show different optimal ranges than analytic languages.
+
+
+### Visualizations Index
+
+| Visualization | Description |
+|---------------|-------------|
+| Tokenizer Compression | Compression ratios by vocabulary size |
+| Tokenizer Fertility | Average token length by vocabulary |
+| Tokenizer OOV | Unknown token rates |
+| Tokenizer Total Tokens | Total tokens by vocabulary |
+| N-gram Perplexity | Perplexity by n-gram size |
+| N-gram Entropy | Entropy by n-gram size |
+| N-gram Coverage | Top pattern coverage |
+| N-gram Unique | Unique n-gram counts |
+| Markov Entropy | Entropy by context size |
+| Markov Branching | Branching factor by context |
+| Markov Contexts | Unique context counts |
+| Zipf's Law | Frequency-rank distribution with fit |
+| Vocab Frequency | Word frequency distribution |
+| Top 20 Words | Most frequent words |
+| Vocab Coverage | Cumulative coverage curve |
+| Embedding Isotropy | Vector space uniformity |
+| Embedding Norms | Vector magnitude distribution |
+| Embedding Similarity | Word similarity heatmap |
+| Nearest Neighbors | Similar words for key terms |
+| t-SNE Words | 2D word embedding visualization |
+| t-SNE Sentences | 2D sentence embedding visualization |
+| Position Encoding | Encoding method comparison |
+| Model Sizes | Storage requirements |
+| Performance Dashboard | Comprehensive performance overview |
+
+---
+## About This Project
+
+### Data Source
+
+Models trained on [wikipedia-monthly](https://huggingface.co/datasets/omarkamali/wikipedia-monthly) - a monthly snapshot of Wikipedia articles across 300+ languages.
+
+### Project
+
+A project by **[Wikilangs](https://wikilangs.org)** - Open-source NLP models for every Wikipedia language.
+
+### Maintainer
+
+[Omar Kamali](https://omarkamali.com) - [Omneity Labs](https://omneitylabs.com)
+
+### Citation
+
+If you use these models in your research, please cite:
+
+```bibtex
+@misc{wikilangs2025,
+  author = {Kamali, Omar},
+  title = {Wikilangs: Open NLP Models for Wikipedia Languages},
+  year = {2025},
+  doi = {10.5281/zenodo.18073153},
+  publisher = {Zenodo},
+  url = {https://huggingface.co/wikilangs}
+  institution = {Omneity Labs}
+}
+```
+
+### License
+
+MIT License - Free for academic and commercial use.
+
+### Links
+
+- 🌐 Website: [wikilangs.org](https://wikilangs.org)
+- 🤗 Models: [huggingface.co/wikilangs](https://huggingface.co/wikilangs)
+- 📊 Data: [wikipedia-monthly](https://huggingface.co/datasets/omarkamali/wikipedia-monthly)
+- 👤 Author: [Omar Kamali](https://huggingface.co/omarkamali)
+- 🤝 Sponsor: [Featherless AI](https://featherless.ai)
+---
+*Generated by Wikilangs Models Pipeline*
+
+*Report Date: 2026-01-11 03:08:09*
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+size 1083820290
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "vec", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
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+{
+  "language": "vec",
+  "dimension": 128,
+  "version": "aligned",
+  "hub_language": "en",
+  "seed_vocab_size": 20725,
+  "vocab_size": 57456
+}
\ No newline at end of file
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@@ -0,0 +1,3 @@
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "vec", "dim": 32, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+{
+  "language": "vec",
+  "dimension": 32,
+  "version": "aligned",
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+  "seed_vocab_size": 20725,
+  "vocab_size": 57456
+}
\ No newline at end of file
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+size 542402818
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "vec", "dim": 64, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true}
\ No newline at end of file
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+size 16512
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+  "seed_vocab_size": 20725,
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/vec_128d.bin
@@ -0,0 +1,3 @@
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+oid sha256:dd9e6ba5c7194f5c988318afd77982f3606da732f63e839006e83f618003787d
+size 1083820290
diff --git a/models/embeddings/monolingual/vec_128d.meta.json b/models/embeddings/monolingual/vec_128d.meta.json
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--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/vec_128d.meta.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "vec", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": false}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/vec_128d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/vec_128d_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..0271f2853c90e0908d920bb7c6de8ed2d0bc4f9f
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/vec_128d_metadata.json
@@ -0,0 +1,16 @@
+{
+  "language": "vec",
+  "dimension": 128,
+  "version": "monolingual",
+  "training_params": {
+    "algorithm": "skipgram",
+    "min_count": 5,
+    "window": 5,
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+  },
+  "vocab_size": 57456
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/vec_32d.bin b/models/embeddings/monolingual/vec_32d.bin
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index 0000000000000000000000000000000000000000..6027764d815c8c99dd3999f95e97a7cc85703b80
--- /dev/null
+++ b/models/embeddings/monolingual/vec_32d.bin
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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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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1 @@
+{"lang": "vec", "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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\ 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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@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 9241469
diff --git a/models/subword_markov/vec_markov_ctx4_subword_metadata.json b/models/subword_markov/vec_markov_ctx4_subword_metadata.json
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index 0000000000000000000000000000000000000000..07ab094e71ef446f1aa07bdc8894a79fabe3b617
--- /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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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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--- /dev/null
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
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+}
\ No newline at end of file
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--- /dev/null
+++ b/models/subword_ngram/vec_5gram_subword_metadata.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,3 @@
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--- /dev/null
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+▁fonema	-13787
+▁herman	-13788
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+▁istore	-13790
+▁konfin	-13791
+▁napułi	-13792
+▁nùmero	-13793
+▁ocitan	-13794
+▁ordinà	-13795
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+▁galeria	-11378
+▁gavesto	-11379
+▁indiani	-11380
+▁integrà	-11381
+▁journal	-11382
+▁libertà	-11383
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+▁siviltà	-11387
+▁sołista	-11388
+▁sufrajo	-11389
+▁cantanti	-11390
+▁casanova	-11391
+▁centrale	-11392
+▁consider	-11393
+▁dizitałe	-11394
+▁doparava	-11395
+▁interese	-11396
+▁istituio	-11397
+▁organixà	-11398
+▁patrisia	-11399
+▁pùbleghi	-11400
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+estingu	-13468
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+intiera	-13470
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+tionale	-13473
+zionałe	-13474
+éndoghe	-13475
+łìstega	-13476
+▁artist	-13477
+▁catura	-13478
+▁cinque	-13479
+▁colori	-13480
+▁comico	-13481
+▁cuadro	-13482
+▁cubase	-13483
+▁decixo	-13484
+▁difexa	-13485
+▁fenici	-13486
+▁fiłoso	-13487
+▁fradei	-13488
+▁incari	-13489
+▁inveze	-13490
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+▁juzepe	-13492
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+▁universidade	-19688
+▁caratarìstega	-19689
+▁circoscrision	-19690
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+▁massachusetts	-19692
+▁nasionalsocia	-19693
+▁profesionisti	-19694
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+▁quaranta	-20380
+▁quintana	-20381
+▁raquante	-20382
+▁restando	-20383
+▁robinson	-20384
+▁sateliti	-20385
+▁scamozzi	-20386
+▁scominsi	-20387
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+▁dublin	-21073
+▁episco	-21074
+▁españa	-21075
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+▁famoza	-21077
+▁famozi	-21078
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+▁dente	-29243
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+▁dezar	-29245
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+▁minelli	-29917
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+▁nessuno	-29928
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+▁nomenai	-29931
+▁norauto	-29932
+▁normani	-29933
+▁novello	-29934
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+▁parénte	-29942
+▁pasionà	-29943
+▁passato	-29944
+▁pension	-29945
+▁perdite	-29946
+▁petroli	-29947
+▁pexanti	-29948
+▁picasso	-29949
+▁pirates	-29950
+▁piègora	-29951
+▁plateau	-29952
+▁platino	-29953
+▁polizio	-29954
+▁polònia	-29955
+▁poneste	-29956
+▁pontela	-29957
+▁primera	-29958
+▁prodòto	-29959
+▁profumo	-29960
+▁pronome	-29961
+▁protete	-29962
+▁préstio	-29963
+▁racordo	-29964
+▁ragdoll	-29965
+▁reciama	-29966
+▁recioto	-29967
+▁registi	-29968
+▁relijon	-29969
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+dari	-6327
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+▁faxioło	-21195
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+▁feltrin	-21197
+▁formadi	-21198
+▁fortore	-21199
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+▁ghebret	-21204
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+▁indeter	-21209
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+▁ongarìa	-21224
+▁otenjùo	-21225
+▁parecià	-21226
+▁patrisi	-21227
+▁pausini	-21228
+▁pianoro	-21229
+▁polizia	-21230
+▁polmoni	-21231
+▁precixo	-21232
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+▁breveti	-24656
+▁butando	-24657
+▁caljera	-24658
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+▁aka	-25334
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+upright	-25912
+çemente	-25913
+łistega	-25914
+▁acerra	-25915
+▁acordà	-25916
+▁ajenti	-25917
+▁albums	-25918
+▁alcalá	-25919
+▁always	-25920
+▁arcipe	-25921
+▁argret	-25922
+▁artego	-25923
+▁autumn	-25924
+▁auxiłi	-25925
+▁avella	-25926
+▁bajijo	-25927
+▁banane	-25928
+▁benaco	-25929
+▁bischo	-25930
+▁bowler	-25931
+▁branco	-25932
+▁bronte	-25933
+▁butter	-25934
+▁caduta	-25935
+▁capana	-25936
+▁capire	-25937
+▁carare	-25938
+▁centre	-25939
+▁cerere	-25940
+▁cesena	-25941
+▁cesion	-25942
+▁cherso	-25943
+▁cinexa	-25944
+▁colejo	-25945
+▁colore	-25946
+▁colpio	-25947
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+▁coston	-25949
+▁creolo	-25950
+▁cuator	-25951
+▁curtiz	-25952
+▁càtaro	-25953
+▁danexe	-25954
+▁daneze	-25955
+▁danéxe	-25956
+▁dativo	-25957
+▁debołe	-25958
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+▁detajo	-25960
+▁dezvol	-25961
+▁diàgno	-25962
+▁doppia	-25963
+▁esempi	-25964
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+▁fondar	-25971
+▁futuri	-25972
+▁garant	-25973
+▁giotto	-25974
+▁gomera	-25975
+▁grammy	-25976
+▁guadal	-25977
+▁guarni	-25978
+▁gènare	-25979
+▁gòtego	-25980
+▁helmut	-25981
+▁ibrido	-25982
+▁incare	-25983
+▁inisio	-25984
+▁intant	-25985
+▁interà	-25986
+▁jeffer	-25987
+▁justin	-25988
+▁jàcomo	-25989
+▁kigali	-25990
+▁korean	-25991
+▁legałi	-25992
+▁lonely	-25993
+▁luanda	-25994
+▁maestà	-25995
+▁magell	-25996
+▁masiso	-25997
+▁medioe	-25998
+▁medita	-25999
+▁meglio	-26000
+▁melito	-26001
+▁merajo	-26002
+▁merito	-26003
+▁mickey	-26004
+▁miquel	-26005
+▁mittel	-26006
+▁moderà	-26007
+▁moglie	-26008
+▁motion	-26009
+▁mujere	-26010
+▁murder	-26011
+▁mèrito	-26012
+▁nathan	-26013
+▁nation	-26014
+▁naudin	-26015
+▁ongata	-26016
+▁padoan	-26017
+▁panini	-26018
+▁percor	-26019
+▁pinaco	-26020
+▁poexie	-26021
+▁pomeri	-26022
+▁posade	-26023
+▁preven	-26024
+▁progno	-26025
+▁proibi	-26026
+▁pròpie	-26027
+▁puente	-26028
+▁raboxo	-26029
+▁región	-26030
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+▁lento	-27354
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+▁ligna	-27356
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+▁mitra	-27366
+▁mongò	-27367
+▁musta	-27368
+▁najib	-27369
+▁namur	-27370
+▁nando	-27371
+▁nebra	-27372
+▁nerva	-27373
+▁nueva	-27374
+▁nuevo	-27375
+▁occhi	-27376
+▁oparà	-27377
+▁ormes	-27378
+▁panta	-27379
+▁paoło	-27380
+▁pauli	-27381
+▁penna	-27382
+▁piran	-27383
+▁plani	-27384
+▁plebi	-27385
+▁podre	-27386
+▁pomer	-27387
+▁pompi	-27388
+▁pozzo	-27389
+▁połar	-27390
+▁prada	-27391
+▁pérez	-27392
+▁qatar	-27393
+▁quark	-27394
+▁quart	-27395
+▁quote	-27396
+▁rafre	-27397
+▁rally	-27398
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+▁mascotte	-28072
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+▁çerte	-29429
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+anàłixi	-29436
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+avocato	-29438
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+▁vestiàrio	-32832
+▁villaines	-32833
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+▁łatino	-34868
+▁łesion	-34869
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+▁łitera	-34871
+▁łónghe	-34872
+agostino	-34873
+anàgrafe	-34874
+archismo	-34875
+armançon	-34876
+asionałi	-34877
+aviasion	-34878
+biłmente	-34879
+boutonne	-34880
+brassica	-34881
+calmente	-34882
+clermont	-34883
+comitato	-34884
+ecuipajo	-34885
+epizodio	-34886
+esevente	-34887
+fegadivi	-34888
+ficiente	-34889
+giamenti	-34890
+gloriosa	-34891
+gretario	-34892
+hardware	-34893
+idròzeno	-34894
+inséndio	-34895
+intestin	-34896
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+▁schèrmo	-38938
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+▁siensià	-38948
+▁simpson	-38949
+▁singles	-38950
+▁sintasi	-38951
+▁sintexi	-38952
+▁siòpari	-38953
+▁siłízio	-38954
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+▁sojorno	-38957
+▁soninke	-38958
+▁sosiedà	-38959
+▁sospexo	-38960
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+▁spetava	-38963
+▁spigoło	-38964
+▁stabile	-38965
+▁stabiłe	-38966
+▁staltre	-38967
+▁statura	-38968
+▁striaco	-38969
+▁strokes	-38970
+▁studiai	-38971
+▁suceava	-38972
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+▁introduxe	-39560
+▁introduze	-39561
+▁irlandese	-39562
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+▁kristiana	-39564
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+▁longanesi	-39569
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+▁magnifica	-39573
+▁magnitudo	-39574
+▁majuscola	-39575
+▁mantegnùo	-39576
+▁mascułini	-39577
+▁matrimoni	-39578
+▁melizzano	-39579
+▁metallica	-39580
+▁meteorite	-39581
+▁micołozia	-39582
+▁minoranze	-39583
+▁miłimetri	-39584
+▁miłitanti	-39585
+▁monestièr	-39586
+▁monséłeze	-39587
+▁montagnac	-39588
+▁mostrando	-39589
+▁moxanbico	-39590
+▁napołeone	-39591
+▁natałisia	-39592
+▁nervadure	-39593
+▁nesesària	-39594
+▁newcastle	-39595
+▁nobiłiaro	-39596
+▁normative	-39597
+▁normativo	-39598
+▁norvegexe	-39599
+▁norvejezi	-39600
+▁novexento	-39601
+▁ordinario	-39602
+▁organixar	-39603
+▁organizar	-39604
+▁organizza	-39605
+▁orizenałi	-39606
+▁otenjendo	-39607
+▁ottaviani	-39608
+▁ołìnpeghi	-39609
+▁pannarano	-39610
+▁paràmatri	-39611
+▁pastorałe	-39612
+▁perdifumo	-39613
+▁perfesion	-39614
+▁periòdega	-39615
+▁permeteva	-39616
+▁piazzetta	-39617
+▁pinguente	-39618
+▁planetary	-39619
+▁plantarum	-39620
+▁plebisito	-39621
+▁polmonari	-39622
+▁possìbiłe	-39623
+▁połitiche	-39624
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+▁zentral	-43672
+▁zestise	-43673
+▁zornada	-43674
+▁zoventù	-43675
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+adorasion	-43680
+andesensa	-43681
+annapurna	-43682
+apełativo	-43683
+apocałise	-43684
+argoménto	-43685
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+pronuncia	-43702
+rochefort	-43703
+sacerdote	-43704
+scrivesto	-43705
+sigismond	-43706
+sébastien	-43707
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+▁excalibur	-44338
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+▁festejamenti	-44958
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+▁insediaminti	-44961
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+▁montefredane	-44971
+▁multiplatino	-44972
+▁multitasking	-44973
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+▁nomencladura	-44977
+▁nomenclature	-44978
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+▁organisasion	-44980
+▁orientamenti	-44981
+▁paragonàbiłe	-44982
+▁parteçipanti	-44983
+▁peacekeeping	-44984
+▁pietramelara	-44985
+▁predomenante	-44986
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+▁publegamente	-44990
+▁rafigurasion	-44991
+▁raprezentada	-44992
+▁regołarmente	-44993
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+▁sharm	-47765
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+▁shoes	-47767
+▁sibiu	-47768
+▁silvi	-47769
+▁siman	-47770
+▁simen	-47771
+▁simón	-47772
+▁sinpà	-47773
+▁sinti	-47774
+▁sinto	-47775
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+▁kostituio	-50959
+▁krasnodar	-50960
+▁lacedonia	-50961
+▁latitante	-50962
+▁leterarie	-50963
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+▁lionpardo	-50966
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+▁longchamp	-50969
+▁lorenzago	-50970
+▁luxemburg	-50971
+▁macedònia	-50972
+▁malgarita	-50973
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+▁marangoni	-50975
+▁marchetto	-50976
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+▁mareperla	-50978
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+▁mecaneghe	-50988
+▁mediasion	-50989
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+▁meitnerio	-50991
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+▁mendigołi	-50993
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+▁metendose	-50996
+▁metropoli	-50997
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+▁miniature	-51000
+▁ministrai	-51001
+▁minuscola	-51002
+▁minùscoła	-51003
+▁miłìmetri	-51004
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+▁nanòmetri	-51022
+▁napoletan	-51023
+▁navarrese	-51024
+▁naxionale	-51025
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+▁nilotiche	-51027
+▁nobiliari	-51028
+▁norvesese	-51029
+▁noveçento	-51030
+▁ocidentai	-51031
+▁offenbach	-51032
+▁oldenburg	-51033
+▁olimpiadi	-51034
+▁oparativa	-51035
+▁oposision	-51036
+▁opositori	-51037
+▁orchestre	-51038
+▁orixontal	-51039
+▁ornamenti	-51040
+▁ospitante	-51041
+▁otagonałe	-51042
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+▁partixane	-51048
+▁pastorano	-51049
+▁patronale	-51050
+▁patterson	-51051
+▁pavimenti	-51052
+▁paładiane	-51053
+▁pedemonte	-51054
+▁percusión	-51055
+▁perpignan	-51056
+▁petrojere	-51057
+▁picentino	-51058
+▁pierluigi	-51059
+▁pigafetta	-51060
+▁plaisance	-51061
+▁polcenigo	-51062
+▁polvorosa	-51063
+▁portatiłe	-51064
+▁portatiłi	-51065
+▁portatori	-51066
+▁posisionà	-51067
+▁possibile	-51068
+▁pozisiona	-51069
+▁połemiche	-51070
+▁prealpina	-51071
+▁predision	-51072
+▁preromana	-51073
+▁presapoco	-51074
+▁presixion	-51075
+▁prevision	-51076
+▁prexentai	-51077
+▁primaveri	-51078
+▁primitive	-51079
+▁prisipałi	-51080
+▁processor	-51081
+▁proposito	-51082
+▁propoxito	-51083
+▁protestar	-51084
+▁prototipi	-51085
+▁prototipo	-51086
+▁publisher	-51087
+▁quadrelle	-51088
+▁quałunque	-51089
+▁quelaltra	-51090
+▁questione	-51091
+▁quicktime	-51092
+▁raddoppia	-51093
+▁radiodifu	-51094
+▁rapimento	-51095
+▁ratisbona	-51096
+▁recitando	-51097
+▁recorensa	-51098
+▁reduzesta	-51099
+▁reference	-51100
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+▁sconfizeste	-51691
+▁setantasete	-51692
+▁setentional	-51693
+▁significato	-51694
+▁sinquesento	-51695
+▁sistemasion	-51696
+▁sistematego	-51697
+▁soravivesti	-51698
+▁sostegnendo	-51699
+▁sostenitori	-51700
+▁sostituirlo	-51701
+▁sotoponesto	-51702
+▁southwickii	-51703
+▁sołidarietà	-51704
+▁speçalmente	-51705
+▁speçałixada	-51706
+▁sphagnaceae	-51707
+▁statisteghi	-51708
+▁stremaménte	-51709
+▁studentesco	-51710
+▁sudafricano	-51711
+▁superfisałi	-51712
+▁superstrada	-51713
+▁supervizion	-51714
+▁telenovelas	-51715
+▁tełefòneghe	-51716
+▁totalitario	-51717
+▁trasferisse	-51718
+▁trasferìrse	-51719
+▁trasformare	-51720
+▁trasportare	-51721
+▁trazmetesta	-51722
+▁valderaduey	-51723
+▁verificarse	-51724
+▁veterinaria	-51725
+▁vełosemente	-51726
+▁vigodàrxare	-51727
+▁workstation	-51728
+▁xontàndoghe	-51729
+▁xurixdision	-51730
+▁çełebrasion	-51731
+▁łibaramente	-51732
+▁antimasonica	-51733
+▁aprosimasion	-51734
+▁bougainville	-51735
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+▁capio	-55199
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+▁aspetta	-57868
+▁aspetti	-57869
+▁astrati	-57870
+▁atienza	-57871
+▁atołoni	-57872
+▁aubigné	-57873
+▁aulnois	-57874
+▁auronso	-57875
+▁autigny	-57876
+▁autovei	-57877
+▁avegnùo	-57878
+▁avenjùa	-57879
+▁average	-57880
+▁azornàe	-57881
+▁babbage	-57882
+▁bachata	-57883
+▁bafełan	-57884
+▁baganda	-57885
+▁bagnols	-57886
+▁balears	-57887
+▁bananas	-57888
+▁bangkok	-57889
+▁banking	-57890
+▁barbero	-57891
+▁barents	-57892
+▁barnard	-57893
+▁barochi	-57894
+▁bastion	-57895
+▁batesta	-57896
+▁batisti	-57897
+▁batèria	-57898
+▁bauxite	-57899
+▁baxarse	-57900
+▁baìcoło	-57901
+▁beaupuy	-57902
+▁becarìa	-57903
+▁beckett	-57904
+▁bedford	-57905
+▁bellati	-57906
+▁belloni	-57907
+▁benedet	-57908
+▁benfica	-57909
+▁benigni	-57910
+▁berbera	-57911
+▁bernini	-57912
+▁beyoncé	-57913
+▁bezirks	-57914
+▁biforca	-57915
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+▁binaria	-57917
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+▁betlemme	-59101
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+▁blackout	-59109
+▁bolscevi	-59110
+▁bordères	-59111
+▁borlotto	-59112
+▁boschiva	-59113
+▁bosìmani	-59114
+▁botanega	-59115
+▁bołivian	-59116
+▁bragansa	-59117
+▁breisgau	-59118
+▁brenteła	-59119
+▁bretanja	-59120
+▁brisanet	-59121
+▁brisbane	-59122
+▁broccolo	-59123
+▁brugnera	-59124
+▁bruschin	-59125
+▁budhista	-59126
+▁butarghe	-59127
+▁buteleti	-59128
+▁buzzolla	-59129
+▁cacciari	-59130
+▁calcagno	-59131
+▁calcareo	-59132
+▁caldiera	-59133
+▁caldwell	-59134
+▁callaway	-59135
+▁calsìasi	-59136
+▁camerune	-59137
+▁camonega	-59138
+▁campaign	-59139
+▁campionà	-59140
+▁canbogia	-59141
+▁candolle	-59142
+▁canestro	-59143
+▁canillas	-59144
+▁canonizà	-59145
+▁cantador	-59146
+▁cantonal	-59147
+▁caoluogo	-59148
+▁caołinea	-59149
+▁caołoghi	-59150
+▁capitali	-59151
+▁capitanà	-59152
+▁capiteło	-59153
+▁capriati	-59154
+▁carballe	-59155
+▁cardinał	-59156
+▁carestia	-59157
+▁carestie	-59158
+▁carnival	-59159
+▁carrasco	-59160
+▁casalini	-59161
+▁cassiano	-59162
+▁castagne	-59163
+▁castelle	-59164
+▁catełani	-59165
+▁catołego	-59166
+▁caturada	-59167
+▁catòlega	-59168
+▁catòłico	-59169
+▁cavałier	-59170
+▁cavedali	-59171
+▁cecchini	-59172
+▁cesasion	-59173
+▁cełestia	-59174
+▁cełestin	-59175
+▁cełułari	-59176
+▁chamorro	-59177
+▁champion	-59178
+▁charmois	-59179
+▁charmont	-59180
+▁chartger	-59181
+▁chartgre	-59182
+▁chartita	-59183
+▁chartven	-59184
+▁chauncey	-59185
+▁chemilly	-59186
+▁chemnitz	-59187
+▁cherokee	-59188
+▁cheshire	-59189
+▁cheyenne	-59190
+▁chiapada	-59191
+▁chierico	-59192
+▁chimeghe	-59193
+▁chiostro	-59194
+▁chiunque	-59195
+▁châtenoy	-59196
+▁ciamando	-59197
+▁cilindri	-59198
+▁cinquini	-59199
+▁cipriani	-59200
+▁citadela	-59201
+▁clarissa	-59202
+▁claseghi	-59203
+▁classics	-59204
+▁codevigo	-59205
+▁codifegà	-59206
+▁coertina	-59207
+▁cognosùo	-59208
+▁colesion	-59209
+▁coletiva	-59210
+▁comalies	-59211
+▁comandar	-59212
+▁comisión	-59213
+▁comodoro	-59214
+▁compaoré	-59215
+▁completà	-59216
+▁complica	-59217
+▁complicà	-59218
+▁comunali	-59219
+▁comunega	-59220
+▁comunicà	-59221
+▁comèmora	-59222
+▁comùnega	-59223
+▁conbater	-59224
+▁conbatuo	-59225
+▁condùzar	-59226
+▁conetivi	-59227
+▁congiura	-59228
+▁congosto	-59229
+▁connolly	-59230
+▁conossùa	-59231
+▁conparir	-59232
+▁conpłeso	-59233
+▁consejer	-59234
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+▁scarseła	-59850
+▁schirato	-59851
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+▁sciangai	-59853
+▁scompare	-59854
+▁scoménsa	-59855
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+▁sentiero	-59867
+▁separadi	-59868
+▁seravałe	-59869
+▁serenata	-59870
+▁sessuale	-59871
+▁setenber	-59872
+▁sełebrar	-59873
+▁sgrebani	-59874
+▁sibenché	-59875
+▁siclisti	-59876
+▁sicureza	-59877
+▁sieliere	-59878
+▁siexento	-59879
+▁siezento	-59880
+▁silindri	-59881
+▁sincroni	-59882
+▁sindacai	-59883
+▁sinsioło	-59884
+▁sintonia	-59885
+▁sinònimo	-59886
+▁sionista	-59887
+▁sitasion	-59888
+▁slobodan	-59889
+▁sobieski	-59890
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+▁mccormick	-60500
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+▁mendigoli	-60502
+▁meridiano	-60503
+▁michelini	-60504
+▁militante	-60505
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+▁mitołogìa	-60510
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+▁molecular	-60512
+▁momordica	-60513
+▁monetario	-60514
+▁monfenera	-60515
+▁mongoliin	-60516
+▁monopolio	-60517
+▁monopòłio	-60518
+▁monselice	-60519
+▁monsignor	-60520
+▁montagner	-60521
+▁montaigut	-60522
+▁montanara	-60523
+▁montpezat	-60524
+▁muscołari	-60525
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+▁musulmano	-60527
+▁muxicante	-60528
+▁méricourt	-60529
+▁napolioni	-60530
+▁napołetan	-60531
+▁napułetan	-60532
+▁naufragio	-60533
+▁naxionałe	-60534
+▁neolitico	-60535
+▁nicholson	-60536
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+▁pathfinder	-61168
+▁patriarchi	-61169
+▁patrimogno	-61170
+▁pdfcreator	-61171
+▁pentecoste	-61172
+▁percorensa	-61173
+▁performing	-61174
+▁periòdeghi	-61175
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+▁mezopotamia	-61532
+▁minneapolis	-61533
+▁missionario	-61534
+▁mondreville	-61535
+▁montebeluna	-61536
+▁montferrand	-61537
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+▁monumentale	-61539
+▁monumentałi	-61540
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+▁motosiclete	-61542
+▁multiłèngue	-61543
+▁mutinamento	-61544
+▁napołeònego	-61545
+▁neanderthal	-61546
+▁neerlandezo	-61547
+▁obligatorio	-61548
+▁ofiçalmente	-61549
+▁osidentalin	-61550
+▁ouagadougou	-61551
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+▁palingsound	-61553
+▁paperissima	-61554
+▁pardesòłito	-61555
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+▁partecipato	-61557
+▁partegolare	-61558
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+▁pełegrinagi	-61561
+▁playstation	-61562
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+▁predecesori	-61564
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+▁tabernàcoło	-61611
+▁tangensiałe	-61612
+▁technicolor	-61613
+▁tequixquiac	-61614
+▁terminasion	-61615
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+▁tresentesca	-61623
+▁universalis	-61624
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+▁urbanìstego	-61626
+▁valpolexela	-61627
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+▁vestenanova	-61629
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+▁videografia	-61633
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+▁difarensiada	-61693
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+▁dimisionario	-61695
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+▁ecleziàstega	-61697
+▁ecleziàstego	-61698
+▁emancipasion	-61699
+▁ençiclopedia	-61700
+▁ermenonville	-61701
+▁fenilalanina	-61702
+▁franqueville	-61703
+▁fruticultura	-61704
+▁gastronòmego	-61705
+▁gesellschaft	-61706
+▁giandomenico	-61707
+▁identificava	-61708
+▁inaffidabili	-61709
+▁informasioni	-61710
+▁insenjamento	-61711
+▁intendimento	-61712
+▁intensamente	-61713
+▁internamento	-61714
+▁interogativa	-61715
+▁interogativo	-61716
+▁intervegnere	-61717
+▁introduzione	-61718
+▁inversamente	-61719
+▁invertebradi	-61720
+▁kapellbrücke	-61721
+▁karađorđević	-61722
+▁konprendesto	-61723
+▁koothrappali	-61724
+▁lexitimasion	-61725
+▁livinallongo	-61726
+▁localixasion	-61727
+▁locałixasion	-61728
+▁longvilliers	-61729
+▁marcatistega	-61730
+▁marchingegno	-61731
+▁matabeleland	-61732
+▁mienoveçento	-61733
+▁monterotondo	-61734
+▁motomondiałe	-61735
+▁musicalstore	-61736
+▁napołeoneghe	-61737
+▁nasionałixmo	-61738
+▁nordamerican	-61739
+▁occidentalis	-61740
+▁oftalmołoxia	-61741
+▁osidentałiin	-61742
+▁partecipanti	-61743
+▁parzialmente	-61744
+▁perturbasion	-61745
+▁popolarmente	-61746
+▁predominante	-61747
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+▁programasión	-61749
+▁protomàrtire	-61750
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+▁publisitarie	-61752
+▁purificasion	-61753
+▁qualifegarse	-61754
+▁radicalmente	-61755
+▁radiofoneghe	-61756
+▁rapresentare	-61757
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+▁recuperasion	-61759
+▁resorzimento	-61760
+▁resurrection	-61761
+▁rexentemente	-61762
+▁rexidensiałe	-61763
+▁rinascimento	-61764
+▁roversamento	-61765
+▁salvaguardia	-61766
+▁sentimentałe	-61767
+▁setentrionał	-61768
+▁setentrionàl	-61769
+▁significaria	-61770
+▁sindacałista	-61771
+▁sircołatorio	-61772
+▁somacanpagna	-61773
+▁sorgentiferi	-61774
+▁sostegnidori	-61775
+▁sostegnìbiłe	-61776
+▁sperimentałi	-61777
+▁spezialmente	-61778
+▁speçialmente	-61779
+▁spiritualità	-61780
+▁stabilimento	-61781
+▁sudamericane	-61782
+▁tenochtitlán	-61783
+▁teoregamente	-61784
+▁transatlanti	-61785
+▁transformers	-61786
+▁transilvania	-61787
+▁trebaxełeghe	-61788
+▁undiscovered	-61789
+▁villahermosa	-61790
+▁zugarramurdi	-61791
+▁östergötland	-61792
+▁łocałixasion	-61793
+intarpretasion	-61794
+prinsipalmente	-61795
+▁abitantifonte	-61796
+▁afroamericana	-61797
+▁anbientałiste	-61798
+▁aparentemente	-61799
+▁aradiofòneghe	-61800
+▁archeołoxeghi	-61801
+▁architetonego	-61802
+▁archivistiche	-61803
+▁arcivescoviłe	-61804
+▁austroneziane	-61805
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+    "’u": 325,
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+    "'eur": 279,
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+    "seso": 277,
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+    "dor,": 276,
+    "dałi": 276,
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+    "aps": 275,
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+    "ueri": 275,
+    "seba": 275,
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+    "scul": 274,
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+    ",am": 274,
+    "odux": 274,
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+    "aker": 274,
+    "les,": 274,
+    "aral": 274,
+    "pise": 274,
+    "geli": 274,
+    "ªpo": 274,
+    "1s": 273,
+    "zén": 273,
+    "ia\"": 273,
+    "vuo": 273,
+    "ìel": 273,
+    ".or": 273,
+    "ll.": 273,
+    "toq": 273,
+    "axen": 273,
+    "hiet": 273,
+    "asìf": 273,
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+    "zonz": 273,
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+    "vol.": 273,
+    "t-su": 273,
+    "ers-": 273,
+    "h)": 272,
+    "el.": 272,
+    "gim": 272,
+    "esè": 272,
+    "da:": 272,
+    "òsi": 272,
+    "ùsi": 272,
+    "rki": 272,
+    "eaz": 272,
+    "ngd": 272,
+    "terà": 272,
+    "taba": 272,
+    "mexo": 272,
+    "etad": 272,
+    "ediz": 272,
+    "azis": 272,
+    "ibia": 272,
+    "oło)": 272,
+    "iole": 272,
+    "ubbl": 272,
+    "anil": 272,
+    "athe": 272,
+    "diso": 272,
+    "–co": 272,
+    "rcol": 272,
+    "iasè": 272,
+    "ł'in": 272,
+    "eri.": 272,
+    "uvil": 272,
+    "ibso": 272,
+    "’è": 271,
+    "càr": 271,
+    "uez": 271,
+    "00.": 271,
+    "wic": 271,
+    "te\"": 271,
+    "rho": 271,
+    "vij": 271,
+    "ul-": 271,
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+    "isf": 268,
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+    "rinç": 264,
+    "ipli": 264,
+    "udis": 264,
+    "rear": 264,
+    "siet": 264,
+    "s-le": 264,
+    "3p": 263,
+    "òrg": 263,
+    "'ał": 263,
+    "fiç": 263,
+    "n'e": 263,
+    "ti-": 263,
+    ":un": 263,
+    "emàt": 263,
+    "lott": 263,
+    "ana:": 263,
+    "ursi": 263,
+    "re–": 263,
+    "thur": 263,
+    "fles": 263,
+    "kara": 263,
+    "omeo": 263,
+    "affa": 263,
+    "abio": 263,
+    "erle": 263,
+    "ezan": 263,
+    "nzan": 263,
+    "ive,": 263,
+    "nnin": 263,
+    "odat": 263,
+    "gato": 263,
+    "lear": 263,
+    "arpa": 263,
+    "a0.": 263,
+    "eber": 263,
+    "guni": 263,
+    "utti": 263,
+    "thin": 263,
+    "able": 263,
+    "bade": 263,
+    "fida": 263,
+    "łixà": 263,
+    "zunj": 263,
+    "d’": 262,
+    "(mi": 262,
+    "(mo": 262,
+    "sìd": 262,
+    "hak": 262,
+    "rùs": 262,
+    "zic": 262,
+    "1k": 262,
+    "ghè": 262,
+    "7k": 262,
+    "deà": 262,
+    "9':": 262,
+    "ixan": 262,
+    "ici,": 262,
+    "o:i": 262,
+    "rsał": 262,
+    "e70": 262,
+    "ssol": 262,
+    "oggi": 262,
+    "rcio": 262,
+    "n,o": 262,
+    "noro": 262,
+    "stiè": 262,
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+    "tarv": 261,
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+    "\",c": 260,
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+    "non,": 82,
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+    "o,-": 68,
+    "oxeł": 68,
+    "llun": 68,
+    "scim": 68,
+    "boti": 68,
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+    "rdou": 59,
+    "ngdo": 59,
+    "s(b": 59,
+    "sage": 59,
+    "l'od": 59,
+    "oños": 59,
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+    "tfal": 38,
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+    "d'ad": 38,
+    "torb": 38,
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+    "ujo.": 38,
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+    "i'8": 38,
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+    "4fe": 38,
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+    "ne-a": 38,
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+    "ran)": 38,
+    "oło;": 38,
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+    "òduł": 38,
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+    ",eb": 38,
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+    "coso": 32,
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+    "crut": 32,
+    "olke": 32,
+    "ìnia": 32,
+    "otèz": 32,
+    "uscu": 32,
+    "esko": 32,
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+    "trun": 32,
+    "ineu": 32,
+    "(rig": 32,
+    "1,a": 32,
+    "'opi": 32,
+    "apog": 32,
+    "hega": 32,
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Binary files /dev/null and b/visualizations/vocab_freq_dist.png differ
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