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..b716facaf9e4c6e4b1de084f3d6a127871215467 --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,764 @@ +--- +language: wuu +language_name: Wu Chinese +language_family: sinitic_other +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-sinitic_other +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: 2.139 + - name: best_isotropy + type: isotropy + value: 0.6410 + - name: vocabulary_size + type: vocab + value: 0 +generated: 2026-01-11 +--- + +# Wu Chinese - Wikilangs Models +## Comprehensive Research Report & Full Ablation Study + +This repository contains NLP models trained and evaluated by Wikilangs, specifically on **Wu Chinese** 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 | +|------------|-------------|---------------|----------|--------------| +| **16k** | 1.645x | 1.65 | 0.0470% | 189,167 | +| **32k** | 1.914x | 1.92 | 0.0547% | 162,652 | +| **64k** | 2.139x 🏆 | 2.15 | 0.0612% | 145,478 | + +### Tokenization Examples + +Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size: + +**Sample 1:** `感觉系统（英语：sensory system）是神经系统中处理感觉信息个一部分。感觉系统包括感受器、神经通路搭子大脑中搭感觉知觉有关个部分。` + +| Vocab | Tokens | Count | +|-------|--------|-------| +| 16k | `▁ 感 觉 系统 ( 英语 : s ens ory ... (+35 more)` | 45 | +| 32k | `▁ 感觉 系统 ( 英语 : s ens ory ▁system ... (+28 more)` | 38 | +| 64k | `▁ 感觉 系统 ( 英语 : sens ory ▁system ) ... (+25 more)` | 35 | + +**Sample 2:** `大事记 明代宗为了筹募经费而开始贩卖度牒，直到明末，导致僧尼剧增，寺院林立。 德里苏丹国赛义德王朝锡林德总督巴赫鲁尔·洛迪佔据了德里，赛义德王朝被洛迪王朝取代。...` + +| Vocab | Tokens | Count | +|-------|--------|-------| +| 16k | `▁大事记 ▁明 代 宗 为了 筹 募 经 费 而 ... (+63 more)` | 73 | +| 32k | `▁大事记 ▁明代 宗 为了 筹 募 经 费 而 开始 ... (+52 more)` | 62 | +| 64k | `▁大事记 ▁明代 宗 为了 筹 募 经费 而 开始 贩卖 ... (+46 more)` | 56 | + +**Sample 3:** `吉兰丹州（）是马来西亚拉西马北部个一個州，首府為哥打峇鲁。該州北接泰国，东北为南中国海，西接霹雳州，南临彭亨州，东南为登嘉樓州。吉兰丹国号为Darul Naim...` + +| Vocab | Tokens | Count | +|-------|--------|-------| +| 16k | `▁吉 兰 丹 州 () 是 马来西亚 拉 西 马 ... (+59 more)` | 69 | +| 32k | `▁吉 兰 丹 州 () 是马来西亚 拉西 马 北部 个一個 ... (+51 more)` | 61 | +| 64k | `▁吉 兰 丹州 () 是马来西亚 拉西 马 北部 个一個 州 ... (+45 more)` | 55 | + + +### Key Findings + +- **Best Compression:** 64k achieves 2.139x compression +- **Lowest UNK Rate:** 16k with 0.0470% 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 | 1,616 🏆 | 10.66 | 2,926 | 27.3% | 67.5% | +| **2-gram** | Subword | 7,919 | 12.95 | 59,139 | 22.8% | 51.4% | +| **3-gram** | Word | 2,273 | 11.15 | 3,242 | 19.6% | 59.2% | +| **3-gram** | Subword | 27,775 | 14.76 | 121,509 | 9.3% | 30.8% | +| **4-gram** | Word | 5,014 | 12.29 | 6,809 | 13.7% | 37.6% | +| **4-gram** | Subword | 81,103 | 16.31 | 233,152 | 5.5% | 16.3% | +| **5-gram** | Word | 3,786 | 11.89 | 5,117 | 16.4% | 41.5% | +| **5-gram** | Subword | 104,659 | 16.68 | 225,092 | 4.4% | 13.3% | + +### Top 5 N-grams by Size + +**2-grams (Word):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `出生 逝世` | 1,249 | +| 2 | `of the` | 596 | +| 3 | `2 2` | 359 | +| 4 | `大事记 中国` | 331 | +| 5 | `1 1` | 266 | + +**3-grams (Word):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `2 2 2` | 234 | +| 2 | `1 1 1` | 152 | +| 3 | `作词 作曲 编曲` | 84 | +| 4 | `原唱 作词 作曲` | 82 | +| 5 | `演唱曲目 原唱 作词` | 82 | + +**4-grams (Word):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `2 2 2 2` | 180 | +| 2 | `1 1 1 1` | 114 | +| 3 | `演唱曲目 原唱 作词 作曲` | 82 | +| 4 | `原唱 作词 作曲 编曲` | 82 | +| 5 | `作词 作曲 编曲 排名` | 73 | + +**5-grams (Word):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `2 2 2 2 2` | 146 | +| 2 | `1 1 1 1 1` | 93 | +| 3 | `演唱曲目 原唱 作词 作曲 编曲` | 82 | +| 4 | `原唱 作词 作曲 编曲 排名` | 73 | +| 5 | `地区 邮政编码 地区 邮政编码 地区` | 54 | + +**2-grams (Subword):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `。 _` | 20,314 | +| 2 | `e _` | 14,212 | +| 3 | `a n` | 13,204 | +| 4 | `i n` | 10,947 | +| 5 | `n _` | 10,755 | + +**3-grams (Subword):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `t h e` | 3,901 | +| 2 | `_ t h` | 3,488 | +| 3 | `_ — _` | 3,447 | +| 4 | `_ o f` | 3,437 | +| 5 | `_ - _` | 3,310 | + +**4-grams (Subword):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `_ o f _` | 3,134 | +| 2 | `t h e _` | 3,085 | +| 3 | `_ t h e` | 2,842 | +| 4 | `— _ — _` | 2,489 | +| 5 | `_ — _ —` | 2,487 | + +**5-grams (Subword):** + +| Rank | N-gram | Count | +|------|--------|-------| +| 1 | `_ t h e _` | 2,564 | +| 2 | `_ — _ — _` | 2,487 | +| 3 | `— _ — _ —` | 1,986 | +| 4 | `a t i o n` | 1,684 | +| 5 | `。 _ 出 生 _` | 1,567 | + + +### Key Findings + +- **Best Perplexity:** 2-gram (word) with 1,616 +- **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable) +- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~13% 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 | 0.2252 | 1.169 | 1.67 | 213,385 | 77.5% | +| **1** | Subword | 1.9391 | 3.835 | 30.25 | 12,723 | 0.0% | +| **2** | Word | 0.0575 | 1.041 | 1.10 | 342,915 | 94.2% | +| **2** | Subword | 0.5697 | 1.484 | 2.77 | 384,552 | 43.0% | +| **3** | Word | 0.0189 | 1.013 | 1.03 | 360,203 | 98.1% | +| **3** | Subword | 0.2223 | 1.167 | 1.47 | 1,063,474 | 77.8% | +| **4** | Word | 0.0074 🏆 | 1.005 | 1.01 | 353,710 | 99.3% | +| **4** | Subword | 0.1256 | 1.091 | 1.23 | 1,559,569 | 87.4% | + +### Generated Text Samples (Word-based) + +Below are text samples generated from each word-based Markov chain model: + +**Context Size 1:** + +1. `of depression 个经济衰退开始 伊拉世界范围内造成了巨大创伤 导致普遍个失业搭贫困 富兰克林 皮尔斯franklin 民主党 乔治 唐宁搭唐宁街个典故 分类 microsoft windo...` +2. `the honourable privy 分类 作家 評論員 朱立熙 前華視副總 與劉文正同班 鄭啟明 中華民國風工程學會理事長 曾任國立海洋大學河海工程系副教授 淡大土木工程系副教授 教授 杜秉明 ...` +3. `英语 new jersey 是美国新泽西州个最大高等学府 是一所公立研究型大学 渠个主校区垃拉佛罗里达州个首府 塔拉哈西 英语 the interpreter all the world cup 法語...` + +**Context Size 2:** + +1. `出生 逝世 伊莎贝拉一世 西班牙卡斯蒂利亚女王 4年 0 06 0 39 0 24 3 38 0 206 58 64` +2. `of the population converted into years of amor en los tiempos del cólera 英文 love in all` +3. `2 2 2 2 6 美國永久居民 1 4 4 4 4 5 百萬人 23 4 97 百萬人` + +**Context Size 3:** + +1. `2 2 2 1 4 6 5 6 3 3 4 2 3 3 3 3 3 3` +2. `1 1 1 1 1 2 2 3 windows macos gpl 主页 arcadeflex 0 36 13 多种街机系统 java` +3. `作词 作曲 编曲 排名 互投 1 李克勤 李维嘉 谢谢你的爱 刘德华 林秋离 熊美玲 johnny yim 5 7 haya乐团 张大大` + +**Context Size 4:** + +1. `2 2 2 2 赛艇 17px fisa 4 5 6 4 4 8 8 苏诗丁 5 3 6 5` +2. `1 1 1 1 2 3 1 1 5 2 6 3 4 2 1 1 1 1 1` +3. `演唱曲目 原唱 作词 作曲 编曲 排名 互投 1 赵 传 李 锐 大地 beyond 刘卓辉 黄家驹 terence teo 7` + + +### Generated Text Samples (Subword-based) + +Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model: + +**Context Size 1:** + +1. `_仙子因为北京车获胜拉该地形成美` +2. `atha）_l_00_22_-关` +3. `e_-_425_skherorl` + +**Context Size 2:** + +1. `。_澳大利」〔glonoël_f_` +2. `e_'comande_handri` +3. `an_rw-hyd_gires_v` + +**Context Size 3:** + +1. `the_flee_y_特色词汇_我—` +2. `_theffide）是由两条有得公共` +3. `_—_—_3.30%_參加高中社區服` + +**Context Size 4:** + +1. `_of_the_nakara_ou_k` +2. `the_boy_adley,_clau` +3. `_the_warraglypha》（日` + + +### Key Findings + +- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 99.3% predictability +- **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic) +- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (1,559,569 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 | 32,292 | +| Total Tokens | 241,506 | +| Mean Frequency | 7.48 | +| Median Frequency | 3 | +| Frequency Std Dev | 50.87 | + +### Most Common Words + +| Rank | Word | Frequency | +|------|------|-----------| +| 1 | of | 3,198 | +| 2 | the | 3,043 | +| 3 | 英语 | 2,743 | +| 4 | 分类 | 2,491 | +| 5 | 2 | 2,396 | +| 6 | 1 | 2,018 | +| 7 | 大事记 | 1,930 | +| 8 | 出生 | 1,790 | +| 9 | 逝世 | 1,772 | +| 10 | 3 | 1,615 | + +### Least Common Words (from vocabulary) + +| Rank | Word | Frequency | +|------|------|-----------| +| 1 | 衢化公司电石厂 | 2 | +| 2 | 浙江大成 | 2 | +| 3 | 温州佳运 | 2 | +| 4 | 队数 | 2 | +| 5 | 绍兴塔牌 | 2 | +| 6 | 舟山舟峰 | 2 | +| 7 | 台州王野 | 2 | +| 8 | 义乌土木建设 | 2 | +| 9 | 杭州天业电子 | 2 | +| 10 | 天业电子 | 2 | + +### Zipf's Law Analysis + +| Metric | Value | +|--------|-------| +| Zipf Coefficient | 0.8530 | +| R² (Goodness of Fit) | 0.995865 | +| Adherence Quality | **excellent** | + +### Coverage Analysis + +| Top N Words | Coverage | +|-------------|----------| +| Top 100 | 25.0% | +| Top 1,000 | 46.3% | +| Top 5,000 | 67.8% | +| Top 10,000 | 78.3% | + +### Key Findings + +- **Zipf Compliance:** R²=0.9959 indicates excellent adherence to Zipf's law +- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 25.0% of corpus +- **Long Tail:** 22,292 words needed for remaining 21.7% 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 | 0.6410 | 0.3758 | N/A | N/A | +| **mono_64d** | 64 | 0.2896 | 0.3654 | N/A | N/A | +| **mono_128d** | 128 | 0.0637 | 0.3638 | N/A | N/A | +| **aligned_32d** | 32 | 0.6410 🏆 | 0.3750 | 0.0500 | 0.2840 | +| **aligned_64d** | 64 | 0.2896 | 0.3749 | 0.0680 | 0.3380 | +| **aligned_128d** | 128 | 0.0637 | 0.3655 | 0.0820 | 0.3460 | + +### Key Findings + +- **Best Isotropy:** aligned_32d with 0.6410 (more uniform distribution) +- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.3701. Lower values indicate better semantic separation. +- **Alignment Quality:** Aligned models achieve up to 8.2% R@1 in cross-lingual retrieval. +- **Recommendation:** 128d aligned for best cross-lingual performance + +--- +## 6. Morphological Analysis (Experimental) + +This section presents an automated morphological analysis derived from the statistical divergence between word-level and subword-level models. By analyzing where subword predictability spikes and where word-level coverage fails, we can infer linguistic structures without supervised data. + +### 6.1 Productivity & Complexity + +| Metric | Value | Interpretation | Recommendation | +|--------|-------|----------------|----------------| +| Productivity Index | **5.000** | High morphological productivity | Reliable analysis | +| Idiomaticity Gap | **2.111** | 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` | saidu, sakigake, scientists | +| `-m` | mas, musume, missionary | +| `-a` | apparatus, at, angel | +| `-c` | christi, christensen, cotillard | +| `-b` | barnes, brassica, bushou | +| `-p` | plutocracy, parti, parent | +| `-t` | towns, translated, tellabs | +| `-d` | duels, dieu, diadem | + +#### Productive Suffixes +| Suffix | Examples | +|--------|----------| +| `-s` | barnes, rigs, enemies | +| `-e` | verte, sakigake, musume | +| `-n` | watson, christensen, wigan | +| `-a` | brassica, barbara, patricia | +| `-on` | watson, baron, anderson | +| `-r` | soccer, ratzinger, isomer | +| `-y` | plutocracy, way, missionary | +| `-t` | parent, at, hurt | + +### 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 | +|------|----------|------------------|----------| +| `族自治州` | 2.45x | 13 contexts | 甘南藏族自治州, 海南藏族自治州, 甘孜藏族自治州 | +| `atio` | 1.98x | 18 contexts | ratio, oratio, ratios | +| `tion` | 1.91x | 17 contexts | motion, action, nation | +| `我是歌手` | 2.43x | 7 contexts | 我是歌手第八季, 我是歌手第四季, 我是歌手第三季 | +| `是歌手第` | 2.43x | 7 contexts | 我是歌手第八季, 我是歌手第四季, 我是歌手第三季 | + +### 6.4 Affix Compatibility (Co-occurrence) + +This table shows which prefixes and suffixes most frequently co-occur on the same stems, revealing the 'stacking' rules of the language's morphology. + +| Prefix | Suffix | Frequency | Examples | +|--------|--------|-----------|----------| +| `-p` | `-s` | 29 words | points, primates | +| `-c` | `-s` | 29 words | chinois, comptes | +| `-s` | `-s` | 25 words | shakespeares, seuss | +| `-c` | `-n` | 25 words | chuushin, callaghan | +| `-c` | `-e` | 24 words | course, complete | +| `-m` | `-s` | 23 words | maximus, meiers | +| `-a` | `-n` | 23 words | asunción, anderson | +| `-a` | `-s` | 23 words | antilles, arts | +| `-p` | `-n` | 23 words | ponn, prachachon | +| `-s` | `-e` | 21 words | serie, soreyuke | + +### 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 | +|------|-----------------|------------|------| +| 玛理诺marino | **`玛理诺mar-in-o`** | 7.5 | `in` | +| submitted | **`submit-t-ed`** | 7.5 | `t` | +| australasia | **`australa-s-ia`** | 7.5 | `s` | +| gilbertese | **`gilbert-es-e`** | 6.0 | `gilbert` | +| interests | **`inter-es-ts`** | 6.0 | `inter` | +| alchemists | **`alchemist-s`** | 4.5 | `alchemist` | +| nobunagas | **`nobunaga-s`** | 4.5 | `nobunaga` | +| christian | **`christi-an`** | 4.5 | `christi` | +| wikipedias | **`wikipedia-s`** | 4.5 | `wikipedia` | +| governments | **`government-s`** | 4.5 | `government` | +| productions | **`production-s`** | 4.5 | `production` | +| entertainmentna | **`entertainment-na`** | 4.5 | `entertainment` | +| childrens | **`children-s`** | 4.5 | `children` | +| publishers | **`publisher-s`** | 4.5 | `publisher` | +| assessment | **`a-s-sessment`** | 4.5 | `sessment` | + +### 6.6 Linguistic Interpretation + +> **Automated Insight:** +The language Wu Chinese 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 (2.14x) | +| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (1,616) | +| Markov | **Context-4** | Highest predictability (99.3%) | +| 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 04:47:13* diff --git a/models/embeddings/aligned/wuu_128d.bin b/models/embeddings/aligned/wuu_128d.bin new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cc29fa7bbfd3d6245cee805c69fb6cae49c35e2b --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/wuu_128d.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:db3a2c04813eb97f7f762120f64e4691702aaa24fcbfed6eb47a2016c6048bdd +size 1029261845 diff --git a/models/embeddings/aligned/wuu_128d.meta.json b/models/embeddings/aligned/wuu_128d.meta.json new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..177be4a9126be52d1e4db9635f6f2a175857ff7c --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/wuu_128d.meta.json @@ -0,0 +1 @@ +{"lang": "wuu", "dim": 128, "max_seq_len": 512, "is_aligned": true} \ No newline at end of file diff --git a/models/embeddings/aligned/wuu_128d.projection.npy b/models/embeddings/aligned/wuu_128d.projection.npy new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eaf9fed033679d4a717af45e6dad9a1e650aebca --- /dev/null +++ b/models/embeddings/aligned/wuu_128d.projection.npy @@ -0,0 +1,3 @@ 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-3815 +君士坦丁 -3816 +模式产地 -3817 +泰米尔语 -3818 +elect -3819 +▁free -3820 +足球运动员 -3821 +public -3822 +ternet -3823 +▁first -3824 +下辖个地级市 -3825 +▁histor -3826 +▁joseph -3827 +▁transl -3828 +▁minister -3829 +cn -3830 +▁ع -3831 +▁م -3832 +▁因 -3833 +▁未 -3834 +▁玉 -3835 +▁陳 -3836 +ょう -3837 +一百 -3838 +个阿 -3839 +之外 -3840 +互相 -3841 +传输 -3842 +傳統 -3843 +光个 -3844 +冲突 -3845 +分類 -3846 +割据 -3847 +区别 -3848 +命令 -3849 +哈拉 -3850 +声调 -3851 +备注 -3852 +委会 -3853 +學家 -3854 +寺庙 -3855 +屬於 -3856 +布尔 -3857 +形象 -3858 +技術 -3859 +效应 -3860 +斯洛 -3861 +次于 -3862 +爪哇 -3863 +球员 -3864 +球场 -3865 +生涯 -3866 +确定 -3867 +称号 -3868 +继续 -3869 +考古 -3870 +萨斯 -3871 +西湖 -3872 +路橋 -3873 +運動 -3874 +集中 -3875 +音译 -3876 +项羽 -3877 +鲜卑 -3878 +點站 -3879 +aya -3880 +dom -3881 +hum -3882 +irc -3883 +mad -3884 +nhk -3885 +ona -3886 +red -3887 +ury -3888 +ven -3889 +▁kn -3890 +▁在位 -3891 +▁城市 -3892 +▁威廉 -3893 +▁生理 -3894 +▁通过 -3895 +▁韩国 -3896 +作曲家 -3897 +内蒙古 -3898 +可以是 -3899 +哥伦布 -3900 +民主党 -3901 +cast -3902 +ique -3903 +ives -3904 +over -3905 +▁bay -3906 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+咖 -8628 +喷 -8629 +坂 -8630 +妙 -8631 +岡 -8632 +忆 -8633 +態 -8634 +浆 -8635 +滴 -8636 +爬 -8637 +矩 -8638 +绪 -8639 +臂 -8640 +蕾 -8641 +衹 -8642 +謝 -8643 +贴 -8644 +赣 -8645 +郸 -8646 +閩 -8647 +阔 -8648 +鳳 -8649 +黔 -8650 +ё -8651 +ּ -8652 +ภ -8653 +ไ -8654 +′ -8655 +あ -8656 +ほ -8657 +コ -8658 +伲 -8659 +厘 -8660 +尿 -8661 +彰 -8662 +惊 -8663 +擎 -8664 +敢 -8665 +斷 -8666 +椎 -8667 +泌 -8668 +浒 -8669 +猶 -8670 +碩 -8671 +莽 -8672 +虏 -8673 +試 -8674 +赌 -8675 +辨 -8676 +锁 -8677 +闾 -8678 +鸥 -8679 +龄 -8680 +ל -8681 +ศ -8682 +〉 -8683 +ジ -8684 +丙 -8685 +亥 -8686 +冻 -8687 +吹 -8688 +啊 -8689 +坤 -8690 +埭 -8691 +壶 -8692 +寂 -8693 +尸 -8694 +怒 -8695 +桌 -8696 +淨 -8697 +濒 -8698 +燥 -8699 +猜 -8700 +眉 -8701 +祁 -8702 +粥 -8703 +絡 -8704 +缓 -8705 +腰 -8706 +舅 -8707 +蟹 -8708 +證 -8709 +貴 -8710 +趣 -8711 +鋒 -8712 +铺 -8713 +阜 -8714 +陰 -8715 +顏 -8716 +饶 -8717 +麓 -8718 +« -8719 +ɐ -8720 +ط -8721 +ك -8722 +〈 -8723 +ウ -8724 +乍 -8725 +仆 -8726 +估 -8727 +儂 -8728 +啡 -8729 +嘯 -8730 +坞 -8731 +徙 -8732 +恪 -8733 +挂 -8734 +搞 -8735 +晴 -8736 +框 -8737 +毫 -8738 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+치 -12264 +탄 -12265 +태 -12266 +트 -12267 +피 -12268 +혜 -12269 +혼 -12270 +흥 -12271 +𡮦 -12272 +𣴓 -12273 +𤎤 -12274 +ő -12275 +ů -12276 +ǒ -12277 +ǔ -12278 +ǵ -12279 +ɒ -12280 +ɓ -12281 +ɗ -12282 +ʤ -12283 +ʥ -12284 +ʦ -12285 +ˌ -12286 +̇ -12287 +̍ -12288 +̚ -12289 +̥ -12290 +͂ -12291 +ѓ -12292 +ћ -12293 +җ -12294 +ұ -12295 +ӧ -12296 +ղ -12297 +ھ -12298 +ۈ -12299 +ܠ -12300 +އ -12301 +ञ -12302 +ढ -12303 +। -12304 +॥ -12305 +অ -12306 +ট -12307 +ণ -12308 +ভ -12309 +ਜ -12310 +ਲ -12311 +ਹ -12312 +਼ -12313 +દ -12314 +ે -12315 +அ -12316 +ண -12317 +ற -12318 +గ -12319 +డ -12320 +ణ -12321 +ప -12322 +ల -12323 +ട -12324 +ത -12325 +ധ -12326 +ര -12327 +ක -12328 +ඩ -12329 +ත -12330 +ු -12331 +ේ -12332 +ฝ -12333 +ฮ -12334 +ນ -12335 +ມ -12336 +ັ -12337 +່ -12338 +ໍ -12339 +ཉ -12340 +ཧ -12341 +ྔ -12342 +ྡ -12343 +ྤ -12344 +ပ -12345 +သ -12346 +ံ -12347 +დ -12348 +ሥ -12349 +ን -12350 +ኢ -12351 +ያ -12352 +ዮ -12353 +ጵ -12354 +Ꭹ -12355 +Ꮃ -12356 +ង -12357 +ច -12358 +េ -12359 +ោ -12360 +៉ -12361 +៩ -12362 +ᠵ -12363 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-19253 +ンド -19254 +一中 -19255 +一举 -19256 +一国 -19257 +一方 -19258 +一职 -19259 +一行 -19260 +一说 -19261 +一面 -19262 +七宿 -19263 +七隻 -19264 +万代 -19265 +三万 -19266 +三家 -19267 +三座 -19268 +三族 -19269 +三言 -19270 +三门 -19271 +上书 -19272 +上京 -19273 +上校 -19274 +上港 -19275 +下來 -19276 +下方 -19277 +下部 -19278 +不二 -19279 +与其 -19280 +与我 -19281 +专制 -19282 +世子 -19283 +业余 -19284 +东乡 -19285 +东莞 -19286 +东边 -19287 +东非 -19288 +个五 -19289 +个先 -19290 +个全 -19291 +个天 -19292 +个府 -19293 +个来 -19294 +个母 -19295 +个白 -19296 +个种 -19297 +个解 -19298 +中型 -19299 +中子 -19300 +中游 -19301 +中被 -19302 +临江 -19303 +为新 -19304 +为止 -19305 +为相 -19306 +为零 -19307 +主權 -19308 +之上 -19309 +之主 -19310 +之久 -19311 +之治 -19312 +乍得 -19313 +也以 -19314 +也拿 -19315 +二三 -19316 +二号 -19317 +二州 -19318 +二拍 -19319 +二期 -19320 +五人 -19321 +五台 -19322 +五大 -19323 +亚利 -19324 +亚那 -19325 +产权 -19326 +产量 -19327 +京口 -19328 +京城 -19329 +京沪 -19330 +人和 -19331 +人才 -19332 +人身 -19333 +仅有 -19334 +仇恨 -19335 +仍拉 -19336 +他信 -19337 +代碼 -19338 +仪象 -19339 +伊也 -19340 +伊凡 -19341 +伐齐 -19342 +休息 -19343 +会有 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+切 -22849 +归 -22850 +诗 -22851 +灵 -22852 +邪 -22853 +奈 -22854 +抗 -22855 +呼 -22856 +礼 -22857 +刺 -22858 +為 -22859 +玉 -22860 +伐 -22861 +显 -22862 +失 -22863 +無 -22864 +端 -22865 +隆 -22866 +黎 -22867 +延 -22868 +爾 -22869 +野 -22870 +飞 -22871 +互 -22872 +移 -22873 +依 -22874 +址 -22875 +配 -22876 +徽 -22877 +降 -22878 +闻 -22879 +绍 -22880 +菜 -22881 +菲 -22882 +药 -22883 +結 -22884 +宫 -22885 +左 -22886 +必 -22887 +電 -22888 +投 -22889 +未 -22890 +核 -22891 +殖 -22892 +装 -22893 +诸 -22894 +唱 -22895 +杜 -22896 +符 -22897 +候 -22898 +旗 -22899 +動 -22900 +友 -22901 +馬 -22902 +佳 -22903 +值 -22904 +華 -22905 +詞 -22906 +數 -22907 +圆 -22908 +敎 -22909 +整 -22910 +盖 -22911 +频 -22912 +á -22913 +仁 -22914 +! -22915 +户 -22916 +時 -22917 +票 -22918 +脑 -22919 +у -22920 +م -22921 +兹 -22922 +別 -22923 +骨 -22924 +轨 -22925 +ā -22926 +ー -22927 +歷 -22928 +廷 -22929 +破 -22930 +? -22931 +固 -22932 +夜 -22933 +智 -22934 +贵 -22935 +丰 -22936 +控 -22937 +问 -22938 +對 -22939 +撒 -22940 +住 -22941 +場 -22942 +孟 -22943 +庙 -22944 +м -22945 +释 -22946 +每 -22947 +庆 -22948 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+環 -23649 +览 -23650 +详 -23651 +伸 -23652 +坎 -23653 +疗 -23654 +禄 -23655 +薄 -23656 +薛 -23657 +誉 -23658 +迹 -23659 +闽 -23660 +ö -23661 +伍 -23662 +俚 -23663 +冒 -23664 +刀 -23665 +姐 -23666 +羌 -23667 +館 -23668 +ô -23669 +乙 -23670 +买 -23671 +吾 -23672 +囡 -23673 +墓 -23674 +屿 -23675 +戲 -23676 +札 -23677 +節 -23678 +紅 -23679 +罪 -23680 +ト -23681 +兒 -23682 +套 -23683 +扩 -23684 +援 -23685 +樂 -23686 +標 -23687 +珊 -23688 +祭 -23689 +缘 -23690 +芳 -23691 +苗 -23692 +蔡 -23693 +藩 -23694 +雲 -23695 +ə -23696 +κ -23697 +่ -23698 +溶 -23699 +玩 -23700 +玻 -23701 +竞 -23702 +豪 -23703 +і -23704 +册 -23705 +咸 -23706 +嘴 -23707 +姬 -23708 +它 -23709 +恶 -23710 +沈 -23711 +烟 -23712 +熟 -23713 +簡 -23714 +隶 -23715 +剂 -23716 +叙 -23717 +塑 -23718 +宰 -23719 +廿 -23720 +擔 -23721 +構 -23722 +莉 -23723 +裁 -23724 +距 -23725 +π -23726 +ц -23727 +’ -23728 +凡 -23729 +劃 -23730 +卖 -23731 +坊 -23732 +宅 -23733 +欣 -23734 +浮 -23735 +虽 -23736 +遊 -23737 +郊 -23738 +针 -23739 +か -23740 +侬 -23741 +借 -23742 +孢 -23743 +尽 -23744 +幼 -23745 +彭 -23746 +慧 -23747 +沉 -23748 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+護 -23949 +颠 -23950 +ि -23951 +哀 -23952 +宏 -23953 +將 -23954 +庫 -23955 +悉 -23956 +检 -23957 +毗 -23958 +琼 -23959 +纯 -23960 +莲 -23961 +返 -23962 +ш -23963 +リ -23964 +亇 -23965 +付 -23966 +厢 -23967 +妇 -23968 +待 -23969 +怖 -23970 +恋 -23971 +捕 -23972 +潜 -23973 +狐 -23974 +禮 -23975 +紀 -23976 +错 -23977 +饼 -23978 +枢 -23979 +浩 -23980 +狗 -23981 +狼 -23982 +較 -23983 +酋 -23984 +馀 -23985 +ʔ -23986 +द -23987 +म -23988 +ド -23989 +享 -23990 +寒 -23991 +屠 -23992 +怪 -23993 +湘 -23994 +疑 -23995 +祥 -23996 +織 -23997 +翼 -23998 +議 -23999 +鹅 -24000 +η -24001 +ی -24002 +仑 -24003 +俘 -24004 +劇 -24005 +專 -24006 +灾 -24007 +袋 -24008 +额 -24009 +驱 -24010 +# -24011 +刊 -24012 +復 -24013 +棉 -24014 +沒 -24015 +锋 -24016 +鲍 -24017 +đ -24018 +ί -24019 +ф -24020 +俊 -24021 +幌 -24022 +招 -24023 +淳 -24024 +课 -24025 +跳 -24026 +邊 -24027 +邑 -24028 +钞 -24029 +響 -24030 +ˈ -24031 +் -24032 +丞 -24033 +崔 -24034 +悠 -24035 +殷 -24036 +烏 -24037 +獨 -24038 +聞 -24039 +蛇 -24040 +订 -24041 +贯 -24042 +辆 -24043 +選 -24044 +黨 -24045 +э -24046 +懿 -24047 +戶 -24048 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+访 -24249 +闸 -24250 +구 -24251 +ː -24252 +व -24253 +が -24254 +ア -24255 +予 -24256 +嫩 -24257 +寨 -24258 +岗 -24259 +庸 -24260 +悲 -24261 +斜 -24262 +渐 -24263 +灌 -24264 +胸 -24265 +薇 -24266 +诚 -24267 +賽 -24268 +ñ -24269 +š -24270 +串 -24271 +凰 -24272 +券 -24273 +姑 -24274 +宠 -24275 +屯 -24276 +巢 -24277 +柔 -24278 +汁 -24279 +爭 -24280 +積 -24281 +箭 -24282 +螺 -24283 +邯 -24284 +颈 -24285 +ɛ -24286 +ա -24287 +া -24288 +ར -24289 +て -24290 +傣 -24291 +否 -24292 +坑 -24293 +姜 -24294 +寶 -24295 +巧 -24296 +恰 -24297 +柴 -24298 +泳 -24299 +洁 -24300 +涯 -24301 +纹 -24302 +肠 -24303 +脂 -24304 +舰 -24305 +莘 -24306 +貌 -24307 +시 -24308 +つ -24309 +り -24310 +困 -24311 +圓 -24312 +夕 -24313 +崩 -24314 +忒 -24315 +拒 -24316 +擦 -24317 +昵 -24318 +榮 -24319 +涵 -24320 +淞 -24321 +準 -24322 +稻 -24323 +胤 -24324 +衔 -24325 +複 -24326 +辉 -24327 +酶 -24328 +鉴 -24329 +錢 -24330 +闭 -24331 +ό -24332 +स -24333 +้ -24334 +は -24335 +劫 -24336 +吏 -24337 +圍 -24338 +尻 -24339 +患 -24340 +滚 -24341 +皆 -24342 +矶 -24343 +磨 -24344 +鄂 -24345 +錫 -24346 +霉 -24347 +颗 -24348 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+盗 -24449 +碰 -24450 +禽 -24451 +築 -24452 +翅 -24453 +胃 -24454 +胎 -24455 +製 -24456 +迅 -24457 +靈 -24458 +頁 -24459 +鼎 -24460 +ं -24461 +प -24462 +オ -24463 +マ -24464 +亿 -24465 +凌 -24466 +剛 -24467 +勝 -24468 +壳 -24469 +娥 -24470 +巷 -24471 +杆 -24472 +獎 -24473 +璃 -24474 +畿 -24475 +轄 -24476 +逼 -24477 +酱 -24478 +阅 -24479 +離 -24480 +@ -24481 +έ -24482 +ข -24483 +ู -24484 +‧ -24485 +倫 -24486 +叠 -24487 +堪 -24488 +奧 -24489 +寄 -24490 +挝 -24491 +沟 -24492 +浴 -24493 +稀 -24494 +終 -24495 +绰 -24496 +茄 -24497 +訊 -24498 +赋 -24499 +践 -24500 +錄 -24501 +霞 -24502 +飛 -24503 +이 -24504 +ē -24505 +ɔ -24506 +ɪ -24507 +ъ -24508 +מ -24509 +〔 -24510 +さ -24511 +る -24512 +丑 -24513 +侄 -24514 +埠 -24515 +悬 -24516 +旱 -24517 +棒 -24518 +榜 -24519 +毅 -24520 +湯 -24521 +煤 -24522 +皋 -24523 +矢 -24524 +纬 -24525 +養 -24526 +$ -24527 +{ -24528 +ف -24529 +ु -24530 +ང -24531 +ᠠ -24532 +ờ -24533 +〕 -24534 +ち -24535 +な -24536 +ロ -24537 +凝 -24538 +姊 -24539 +很 -24540 +扁 -24541 +既 -24542 +浑 -24543 +狂 -24544 +硅 -24545 +纺 -24546 +耀 -24547 +胺 -24548 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+億 -26849 +刍 -26850 +勖 -26851 +勺 -26852 +叟 -26853 +咒 -26854 +咬 -26855 +哙 -26856 +哚 -26857 +啓 -26858 +喂 -26859 +喺 -26860 +嘎 -26861 +噻 -26862 +垓 -26863 +堀 -26864 +妥 -26865 +姪 -26866 +娑 -26867 +媽 -26868 +嬤 -26869 +孃 -26870 +寝 -26871 +崧 -26872 +徹 -26873 +戍 -26874 +戟 -26875 +抒 -26876 +拌 -26877 +挟 -26878 +掃 -26879 +掩 -26880 +昀 -26881 +昱 -26882 +晰 -26883 +枯 -26884 +榉 -26885 +榨 -26886 +槊 -26887 +樁 -26888 +歆 -26889 +歼 -26890 +氛 -26891 +氡 -26892 +沁 -26893 +沦 -26894 +涇 -26895 +淄 -26896 +渴 -26897 +溉 -26898 +溝 -26899 +漱 -26900 +漿 -26901 +澀 -26902 +炳 -26903 +熏 -26904 +牺 -26905 +犍 -26906 +獾 -26907 +玮 -26908 +瑕 -26909 +璞 -26910 +疊 -26911 +癞 -26912 +盼 -26913 +眙 -26914 +睢 -26915 +瞎 -26916 +祎 -26917 +祺 -26918 +筠 -26919 +箬 -26920 +簿 -26921 +糙 -26922 +紛 -26923 +紡 -26924 +給 -26925 +綝 -26926 +縱 -26927 +繇 -26928 +繪 -26929 +绶 -26930 +缉 -26931 +罩 -26932 +羰 -26933 +耸 -26934 +肟 -26935 +胖 -26936 +脩 -26937 +腕 -26938 +腸 -26939 +苄 -26940 +苇 -26941 +苛 -26942 +荞 -26943 +萃 -26944 +萼 -26945 +蔵 -26946 +薹 -26947 +蘆 -26948 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+厲 -29149 +叽 -29150 +吒 -29151 +吗 -29152 +吙 -29153 +吮 -29154 +吱 -29155 +呪 -29156 +呰 -29157 +呴 -29158 +咜 -29159 +咥 -29160 +咱 -29161 +咲 -29162 +哎 -29163 +哒 -29164 +哮 -29165 +唆 -29166 +唦 -29167 +唧 -29168 +唵 -29169 +啼 -29170 +喪 -29171 +喱 -29172 +喽 -29173 +嗒 -29174 +嗦 -29175 +嗯 -29176 +嘀 -29177 +嘖 -29178 +噠 -29179 +嚈 -29180 +囍 -29181 +囑 -29182 +囖 -29183 +囧 -29184 +圉 -29185 +圜 -29186 +坜 -29187 +坳 -29188 +坷 -29189 +垻 -29190 +埝 -29191 +堨 -29192 +塳 -29193 +塽 -29194 +墀 -29195 +墾 -29196 +壕 -29197 +壟 -29198 +壸 -29199 +夤 -29200 +妞 -29201 +妫 -29202 +妳 -29203 +姒 -29204 +姘 -29205 +姝 -29206 +姦 -29207 +娖 -29208 +嫘 -29209 +嫣 -29210 +嬗 -29211 +嬿 -29212 +孵 -29213 +宥 -29214 +寀 -29215 +尕 -29216 +岀 -29217 +岌 -29218 +峠 -29219 +峤 -29220 +峴 -29221 +嶂 -29222 +嶲 -29223 +巘 -29224 +巻 -29225 +帥 -29226 +帯 -29227 +幟 -29228 +廂 -29229 +廃 -29230 +徉 -29231 +徊 -29232 +徘 -29233 +徴 -29234 +怯 -29235 +怿 -29236 +悄 -29237 +悝 -29238 +悪 -29239 +悶 -29240 +惕 -29241 +惭 -29242 +惶 -29243 +愬 -29244 +慾 -29245 +憧 -29246 +戉 -29247 +戛 -29248 +戡 -29249 +戬 -29250 +扼 -29251 +拈 -29252 +拏 -29253 +拠 -29254 +拧 -29255 +拮 -29256 +挼 -29257 +捡 -29258 +掐 -29259 +掲 -29260 +掾 -29261 +揣 -29262 +揺 -29263 +搔 -29264 +搠 -29265 +搨 -29266 +搪 -29267 +摯 -29268 +撃 -29269 +撩 -29270 +撸 -29271 +擂 -29272 +擐 -29273 +攒 -29274 +昞 -29275 +昺 -29276 +晈 -29277 +晸 -29278 +暕 -29279 +暠 -29280 +暢 -29281 +暧 -29282 +曔 -29283 +曠 -29284 +曺 -29285 +朅 -29286 +枭 -29287 +枳 -29288 +枹 -29289 +柩 -29290 +柷 -29291 +桅 -29292 +桉 -29293 +桕 -29294 +桜 -29295 +梂 -29296 +梃 -29297 +梟 -29298 +梶 -29299 +棻 -29300 +椽 -29301 +楂 -29302 +楫 -29303 +楹 -29304 +榊 -29305 +榎 -29306 +榕 -29307 +榦 -29308 +榷 -29309 +樵 -29310 +橢 -29311 +檗 -29312 +櫚 -29313 +櫥 -29314 +欖 -29315 +歟 -29316 +歴 -29317 +歹 -29318 +殁 -29319 +殕 -29320 +殮 -29321 +殲 -29322 +殳 -29323 +殻 -29324 +毆 -29325 +毙 -29326 +氖 -29327 +氘 -29328 +氙 -29329 +氪 -29330 +汎 -29331 +汹 -29332 +沘 -29333 +沢 -29334 +沭 -29335 +泔 -29336 +泞 -29337 +泠 -29338 +泯 -29339 +洇 -29340 +洙 -29341 +洱 -29342 +涕 -29343 +涝 -29344 +涣 -29345 +涿 -29346 +淌 -29347 +淎 -29348 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+笩 -29449 +箔 -29450 +箝 -29451 +篙 -29452 +篾 -29453 +簃 -29454 +簪 -29455 +簸 -29456 +籤 -29457 +粢 -29458 +粳 -29459 +粼 -29460 +糟 -29461 +紆 -29462 +絨 -29463 +綦 -29464 +綻 -29465 +綾 -29466 +緝 -29467 +縫 -29468 +繹 -29469 +繻 -29470 +纖 -29471 +纜 -29472 +纮 -29473 +绷 -29474 +缈 -29475 +缕 -29476 +缟 -29477 +缥 -29478 +缵 -29479 +罇 -29480 +罔 -29481 +羯 -29482 +翎 -29483 +翨 -29484 +耨 -29485 +聆 -29486 +聾 -29487 +胍 -29488 +胝 -29489 +胪 -29490 +胴 -29491 +脣 -29492 +脲 -29493 +臆 -29494 +臶 -29495 +舐 -29496 +艚 -29497 +艱 -29498 +芍 -29499 +芾 -29500 +苓 -29501 +苜 -29502 +苤 -29503 +茆 -29504 +茼 -29505 +荘 -29506 +荠 -29507 +莅 -29508 +莢 -29509 +莨 -29510 +菏 -29511 +菟 -29512 +菪 -29513 +菽 -29514 +葑 -29515 +葭 -29516 +蒨 -29517 +蓁 -29518 +蓿 -29519 +蔫 -29520 +蔼 -29521 +薆 -29522 +薏 -29523 +薔 -29524 +薬 -29525 +薰 -29526 +藕 -29527 +藨 -29528 +藿 -29529 +虧 -29530 +虬 -29531 +虻 -29532 +蚡 -29533 +蛀 -29534 +蛭 -29535 +蛵 -29536 +蛸 -29537 +蛹 -29538 +蛻 -29539 +蜆 -29540 +蜓 -29541 +蜻 -29542 +蝲 -29543 +蝼 -29544 +螈 -29545 +螢 -29546 +蟢 -29547 +蟥 -29548 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-20488 +个国营 -20489 +个地图 -20490 +个地球 -20491 +个女人 -20492 +个女子 -20493 +个存在 -20494 +个宗教 -20495 +个开始 -20496 +个战争 -20497 +个环境 -20498 +个球队 -20499 +个种类 -20500 +个第八 -20501 +个精神 -20502 +个英国 -20503 +个金属 -20504 +个食物 -20505 +中也有 -20506 +中唯一 -20507 +中国搭 -20508 +中微子 -20509 +中心站 -20510 +为一种 -20511 +为丞相 -20512 +为人知 -20513 +为目的 -20514 +为背景 -20515 +为鹰科 -20516 +之父爲 -20517 +九江市 -20518 +九铁路 -20519 +也受到 -20520 +乾隆帝 -20521 +二进制 -20522 +五角场 -20523 +亚书院 -20524 +交关人 -20525 +交关系 -20526 +人權个 -20527 +今新疆 -20528 +今甘肃 -20529 +今陕西 -20530 +以下个 -20531 +以南个 -20532 +以此为 -20533 +任国王 -20534 +伊斯蘭 -20535 +会造成 -20536 +但必過 -20537 +体验官 -20538 +保護佢 -20539 +信号个 -20540 +候车室 -20541 +候选人 -20542 +儿汗国 -20543 +光武帝 -20544 +克努特 -20545 +克拉拉 -20546 +六君子 -20547 +共价键 -20548 +其中个 -20549 +冈比亚 -20550 +写成个 -20551 +分裂为 -20552 +分類界 -20553 +列维奇 -20554 +利物浦 -20555 +前身是 -20556 +副主席 -20557 +副省会 -20558 +加州个 -20559 +动画片 -20560 +努沙登 -20561 +勒一淘 -20562 +勒一道 -20563 +勒九龙 -20564 +勒日本 -20565 +北匈奴 -20566 +北面个 -20567 +十进制 -20568 +半岛上 -20569 +华北搭 -20570 +南方个 -20571 +南直隶 -20572 +博物院 -20573 +卫将军 -20574 +原子序 -20575 +原子核 -20576 +县之一 -20577 +发展出 -20578 +发明人 -20579 +发明者 -20580 +发行商 -20581 +古文化 -20582 +可用拉 -20583 +各样个 -20584 +合成个 -20585 +吉訶德 -20586 +同名个 -20587 +名古屋 -20588 +吴中区 -20589 +哥萨克 -20590 +唐帝国 -20591 +喀麦隆 -20592 +單位制 -20593 +嗰母親 -20594 +嗰舅舅 -20595 +嗰辰光 -20596 +噶尼喀 -20597 +圣约翰 -20598 +圭亚那 -20599 +地下水 -20600 +地理上 -20601 +坐标系 -20602 +埃斯特 -20603 +城遗址 -20604 +基本浪 -20605 +塔克邦 -20606 +境内有 -20607 +多人数 -20608 +大公国 -20609 +大熊猫 -20610 +大理石 -20611 +大阪市 -20612 +天皇个 -20613 +奥克兰 -20614 +奥多尔 -20615 +奥尔格 -20616 +奥尔良 -20617 +奥特曼 -20618 +存在过 -20619 +孙悟空 -20620 +安提柯 -20621 +安理会 -20622 +宋文帝 -20623 +完颜宗 -20624 +官方个 -20625 +寒武纪 -20626 +小辰光 -20627 +尼德兰 -20628 +屋里向 -20629 +已经有 -20630 +巴群岛 -20631 +帕提亚 -20632 +帮助下 -20633 +常用拉 -20634 +并称为 -20635 +广义上 -20636 +开始了 -20637 +开朗基 -20638 +弗属于 -20639 +弗死药 -20640 +弗需要 -20641 +张铭清 -20642 +强对流 -20643 +形成了 -20644 +德皇后 -20645 +心理学 -20646 +忽必烈 -20647 +意味着 -20648 +慕容皝 -20649 +成分为 -20650 +成正比 -20651 +或别样 -20652 +或称为 -20653 +所属个 -20654 +打败了 -20655 +执政党 -20656 +拉一个 -20657 +拉弗同 -20658 +拉德国 -20659 +拉拉邦 -20660 +拉罗马 -20661 +拉英语 -20662 +拉鸟类 -20663 +拉齐奥 -20664 +拥立为 -20665 +拨称为 -20666 +拿自家 -20667 +振兴局 -20668 +换乘站 -20669 +控制了 -20670 +搭一些 -20671 +搭上海 -20672 +搭功能 -20673 +搭心理 -20674 +搭电子 -20675 +搭相关 -20676 +搭研究 -20677 +搭科学 -20678 +搭经济 -20679 +摄影师 -20680 +撒克逊 -20681 +擦音清 -20682 +放大器 -20683 +放弃了 -20684 +放送局 -20685 +政权个 -20686 +文成帝 -20687 +新华网 -20688 +方面个 -20689 +是一般 -20690 +是使用 -20691 +是侗台 -20692 +是全国 -20693 +是关于 -20694 +是具有 -20695 +是台湾 -20696 +是基于 -20697 +是小说 -20698 +是所有 -20699 +是物质 -20700 +是现存 -20701 +是目前 -20702 +是芬兰 -20703 +是苏州 -20704 +是西非 -20705 +是近古 -20706 +普什图 -20707 +曲棍球 -20708 +曾经是 -20709 +最大的 -20710 +有一只 -20711 +有三个 -20712 +有三种 -20713 +李克用 -20714 +杰克逊 -20715 +枢密院 -20716 +核生物 -20717 +模型个 -20718 +欧洲搭 -20719 +母亲为 -20720 +民族黨 -20721 +汉元帝 -20722 +汉尼拔 -20723 +汉献帝 -20724 +河姆渡 -20725 +泰王国 -20726 +洛维奇 -20727 +洛阳市 -20728 +活动家 -20729 +海尔德 -20730 +消防隊 -20731 +淡水湖 -20732 +渠个王 -20733 +渠是由 -20734 +港大道 -20735 +游泳池 -20736 +漢越詞 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-21935 +乐活 -21936 +乙烯 -21937 +也用 -21938 +书面 -21939 +买票 -21940 +事情 -21941 +二中 -21942 +二元 -21943 +二千 -21944 +二百 -21945 +于此 -21946 +云中 -21947 +互動 -21948 +五子 -21949 +亚军 -21950 +亚属 -21951 +交叉 -21952 +交响 -21953 +亥俄 -21954 +产区 -21955 +京杭 -21956 +亭站 -21957 +亲信 -21958 +亲生 -21959 +人均 -21960 +人用 -21961 +人种 -21962 +仅仅 -21963 +仆固 -21964 +今川 -21965 +介入 -21966 +介音 -21967 +代郡 -21968 +以來 -21969 +以便 -21970 +以渠 -21971 +仿真 -21972 +伊就 -21973 +伊戈 -21974 +伊阿 -21975 +伏允 -21976 +伐赵 -21977 +会堂 -21978 +会对 -21979 +传达 -21980 +伦个 -21981 +伦湖 -21982 +伦萨 -21983 +伯丁 -21984 +伯劳 -21985 +伯河 -21986 +伴随 -21987 +但被 -21988 +位赛 -21989 +低于 -21990 +住勒 -21991 +住拉 -21992 +体重 -21993 +何典 -21994 +作乱 -21995 +作人 -21996 +使团 -21997 +供應 -21998 +依次 -21999 +依纳 -22000 +便当 -22001 +俘获 -22002 +俚哚 -22003 +保定 -22004 +保禄 -22005 +信念 -22006 +信经 -22007 +修士 -22008 +修复 -22009 +個體 -22010 +假定 -22011 +做为 -22012 +做成 -22013 +停机 -22014 +傳媒 -22015 +像一 -22016 +儀式 -22017 +儕有 -22018 +元配 -22019 +先秦 -22020 +光子 -22021 +光榮 -22022 +克制 -22023 +克塞 -22024 +克思 -22025 +克福 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-46348 +▁寫 -46349 +▁寻 -46350 +▁導 -46351 +▁层 -46352 +▁届 -46353 +▁屋 -46354 +▁峨 -46355 +▁崧 -46356 +▁嵇 -46357 +▁巡 -46358 +▁巾 -46359 +▁師 -46360 +▁并 -46361 +▁庐 -46362 +▁廟 -46363 +▁彝 -46364 +▁悬 -46365 +▁愿 -46366 +▁戶 -46367 +▁户 -46368 +▁抚 -46369 +▁抹 -46370 +▁捐 -46371 +▁捧 -46372 +▁搜 -46373 +▁斗 -46374 +▁斷 -46375 +▁昴 -46376 +▁會 -46377 +▁朔 -46378 +▁束 -46379 +▁杯 -46380 +▁枪 -46381 +▁柜 -46382 +▁栾 -46383 +▁梨 -46384 +▁梭 -46385 +▁棒 -46386 +▁樂 -46387 +▁歲 -46388 +▁毘 -46389 +▁毫 -46390 +▁氟 -46391 +▁汏 -46392 +▁汝 -46393 +▁沿 -46394 +▁津 -46395 +▁淑 -46396 +▁淩 -46397 +▁渝 -46398 +▁濁 -46399 +▁炮 -46400 +▁炸 -46401 +▁焚 -46402 +▁燉 -46403 +▁牟 -46404 +▁狭 -46405 +▁猁 -46406 +▁猪 -46407 +▁献 -46408 +▁猴 -46409 +▁環 -46410 +▁甚 -46411 +▁甯 -46412 +▁町 -46413 +▁界 -46414 +▁畫 -46415 +▁皆 -46416 +▁盤 -46417 +▁睡 -46418 +▁硒 -46419 +▁碗 -46420 +▁租 -46421 +▁突 -46422 +▁笛 -46423 +▁笠 -46424 +▁筛 -46425 +▁粤 -46426 +▁粥 -46427 +▁系 -46428 +▁繆 -46429 +▁纵 -46430 +▁线 -46431 +▁组 -46432 +▁绍 -46433 +▁绣 -46434 +▁绳 -46435 +▁缪 -46436 +▁羌 -46437 +▁翘 -46438 +▁肥 -46439 +▁脑 -46440 +▁芒 -46441 +▁芝 -46442 +▁芹 -46443 +▁苔 -46444 +▁茜 -46445 +▁茨 -46446 +▁莊 -46447 +▁菅 -46448 +▁萝 -46449 +▁营 -46450 +▁葵 -46451 +▁蒯 -46452 +▁虛 -46453 +▁蜜 -46454 +▁融 -46455 +▁蟶 -46456 +▁裝 -46457 +▁訴 -46458 +▁語 -46459 +▁護 -46460 +▁讀 -46461 +▁评 -46462 +▁谪 -46463 +▁貝 -46464 +▁負 -46465 +▁買 -46466 +▁賓 -46467 +▁賭 -46468 +▁贪 -46469 +▁赋 -46470 +▁赠 -46471 +▁跑 -46472 +▁軍 -46473 +▁較 -46474 +▁辰 -46475 +▁边 -46476 +▁迁 -46477 +▁运 -46478 +▁送 -46479 +▁逆 -46480 +▁遊 -46481 +▁運 -46482 +▁遍 -46483 +▁邝 -46484 +▁邬 -46485 +▁邹 -46486 +▁邾 -46487 +▁郁 -46488 +▁郤 -46489 +▁部 -46490 +▁郵 -46491 +▁酮 -46492 +▁醉 -46493 +▁醫 -46494 +▁釧 -46495 +▁钙 -46496 +▁钢 -46497 +▁钩 -46498 +▁铌 -46499 +▁锦 -46500 +▁镧 -46501 +▁镬 -46502 +▁門 -46503 +▁闰 -46504 +▁闻 -46505 +▁阶 -46506 +▁降 -46507 +▁陝 -46508 +▁院 -46509 +▁隻 -46510 +▁雞 -46511 +▁靳 -46512 +▁項 -46513 +▁順 -46514 +▁頸 -46515 +▁顧 -46516 +▁项 -46517 +▁题 -46518 +▁館 -46519 +▁饼 -46520 +▁饿 -46521 +▁馀 -46522 +▁驚 -46523 +▁骏 -46524 +▁鳌 -46525 +▁鶴 -46526 +▁鸠 -46527 +▁鼠 -46528 +▁龈 -46529 +▁개 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-46712 +不知 -46713 +不群 -46714 +不落 -46715 +不見 -46716 +不起 -46717 +丑日 -46718 +专职 -46719 +专访 -46720 +专诸 -46721 +专集 -46722 +丕府 -46723 +世族 -46724 +世民 -46725 +世积 -46726 +世衡 -46727 +世说 -46728 +世贸 -46729 +世通 -46730 +世间 -46731 +世隆 -46732 +丘利 -46733 +丙烯 -46734 +业个 -46735 +业金 -46736 +东丹 -46737 +东为 -46738 +东华 -46739 +东坡 -46740 +东夷 -46741 +东洲 -46742 +东渡 -46743 +东王 -46744 +东观 -46745 +东起 -46746 +东院 -46747 +丢勒 -46748 +两三 -46749 +两倍 -46750 +两列 -46751 +两县 -46752 +两处 -46753 +两宋 -46754 +两对 -46755 +两方 -46756 +两江 -46757 +两種 -46758 +两趟 -46759 +两趾 -46760 +两队 -46761 +两颗 -46762 +严峻 -46763 +严嵩 -46764 +个下 -46765 +个九 -46766 +个云 -46767 +个像 -46768 +个兴 -46769 +个兵 -46770 +个军 -46771 +个切 -46772 +个制 -46773 +个劝 -46774 +个吳 -46775 +个國 -46776 +个坐 -46777 +个埃 -46778 +个夹 -46779 +个妾 -46780 +个威 -46781 +个差 -46782 +个平 -46783 +个序 -46784 +个庙 -46785 +个御 -46786 +个微 -46787 +个悲 -46788 +个愛 -46789 +个指 -46790 +个搭 -46791 +个方 -46792 +个橙 -46793 +个毛 -46794 +个求 -46795 +个河 -46796 +个洞 -46797 +个热 -46798 +个熱 -46799 +个爱 -46800 +个爷 -46801 +个的 -46802 +个皮 -46803 +个石 -46804 +个祖 -46805 +个票 -46806 +个福 -46807 +个私 -46808 +个算 -46809 +个能 -46810 +个自 -46811 +个茎 -46812 +个萨 -46813 +个蓝 -46814 +个要 -46815 +个變 -46816 +个诗 -46817 +个话 -46818 +个调 -46819 +个边 -46820 +个造 -46821 +个银 -46822 +个阵 -46823 +个食 -46824 +中下 -46825 +中产 -46826 +中介 -46827 +中個 -46828 +中到 -46829 +中午 -46830 +中垂 -46831 +中城 -46832 +中岛 -46833 +中年 -46834 +中新 -46835 +中方 -46836 +中村 -46837 +中泰 -46838 +中派 -46839 +中牟 -46840 +中王 -46841 +中看 -46842 +中称 -46843 +中站 -46844 +中箭 -46845 +中藻 -46846 +中轴 -46847 +中顶 -46848 +临晋 -46849 +临朝 -46850 +丹市 -46851 +丹那 -46852 +丹麥 -46853 +为东 -46854 +为义 -46855 +为乐 -46856 +为二 -46857 +为僧 -46858 +为元 -46859 +为六 -46860 +为准 -46861 +为咾 -46862 +为国 -46863 +为圆 -46864 +为天 -46865 +为奴 -46866 +为安 -46867 +为对 -46868 +为左 -46869 +为拉 -46870 +为政 -46871 +为母 -46872 +为民 -46873 +为水 -46874 +为河 -46875 +为火 -46876 +为盟 -46877 +为真 -46878 +为石 -46879 +为红 -46880 +为美 -46881 +为自 -46882 +为英 -46883 +为蓝 -46884 +为邻 -46885 +为顺 -46886 +为鸥 -46887 +主傳 -46888 +主導 -46889 +主理 -46890 +主谓 -46891 +丽华 -46892 +举世 -46893 +举个 -46894 +举为 -46895 +乃伐 -46896 +乃是 -46897 +乃本 -46898 +乃榮 -46899 +久远 -46900 +义县 -46901 +义渠 -46902 +义经 -46903 +之二 -46904 +之于 -46905 +之会 -46906 +之侯 -46907 +之初 -46908 +之力 -46909 +之县 -46910 +之和 -46911 +之多 -46912 +之大 -46913 +之嫡 -46914 +之弗 -46915 +之徒 -46916 +之心 -46917 +之恋 -46918 +之最 -46919 +之水 -46920 +之源 -46921 +之滨 -46922 +之言 -46923 +之计 -46924 +之轮 -46925 +之高 -46926 +乌梁 -46927 +乌珠 -46928 +乌龙 -46929 +乌龟 -46930 +乍能 -46931 +乐县 -46932 +乐天 -46933 +乐平 -46934 +乐成 -46935 +乐谱 -46936 +乔尔 -46937 +乔维 -46938 +乘胜 -46939 +乘船 -46940 +乙醇 -46941 +乜嘢 -46942 +九人 -46943 +九堡 -46944 +九天 -46945 +九头 -46946 +九星 -46947 +九桥 -46948 +九百 -46949 +九锡 -46950 +也与 -46951 +也做 -46952 +也停 -46953 +也勒 -46954 +也對 -46955 +也拉 -46956 +也搭 -46957 +也确 -46958 +也要 -46959 +也讴 -46960 +也译 -46961 +乡县 -46962 +书城 -46963 +书库 -46964 +买个 -46965 +乳业 -46966 +乳品 -46967 +乳头 -46968 +乳汁 -46969 +了么 -46970 +了凡 -46971 +了心 -46972 +了渠 -46973 +予以 -46974 +予国 -46975 +争立 -46976 +事人 -46977 +事典 -46978 +事发 -46979 +事干 -46980 +事業 -46981 +事项 -46982 +二二 -46983 +二字 -46984 +二氮 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-47076 +仍为 -47077 +仍未 -47078 +仍称 -47079 +从业 -47080 +从军 -47081 +从未 -47082 +从来 -47083 +从西 -47084 +仏殿 -47085 +仓库 -47086 +仔上 -47087 +他为 -47088 +他在 -47089 +仙桥 -47090 +仡央 -47091 +代克 -47092 +代史 -47093 +代指 -47094 +代田 -47095 +代言 -47096 +令孜 -47097 +以佢 -47098 +以免 -47099 +以勤 -47100 +以多 -47101 +以大 -47102 +以平 -47103 +以应 -47104 +以归 -47105 +以智 -47106 +以火 -47107 +以白 -47108 +以金 -47109 +以防 -47110 +以高 -47111 +仪同 -47112 +仪表 -47113 +仪馆 -47114 +仲先 -47115 +仲卿 -47116 +仲宣 -47117 +仲明 -47118 +仲秋 -47119 +价钿 -47120 +任一 -47121 +任上 -47122 +任个 -47123 +任務 -47124 +任教 -47125 +任职 -47126 +份额 -47127 +仿照 -47128 +伊些 -47129 +伊伏 -47130 +伊同 -47131 +伊好 -47132 +伊始 -47133 +伊娘 -47134 +伊尹 -47135 +伊拨 -47136 +伊格 -47137 +伊演 -47138 +伊特 -47139 +伊稚 -47140 +伊索 -47141 +伊纳 -47142 +伊能 -47143 +伊良 -47144 +伊西 -47145 +伏击 -47146 +伏打 -47147 +众数 -47148 +众牲 -47149 +众神 -47150 +众经 -47151 +众说 -47152 +优先 -47153 +优良 -47154 +伙人 -47155 +会勒 -47156 +会同 -47157 +会拿 -47158 +会谈 -47159 +伟人 -47160 +传世 -47161 +传为 -47162 +传体 -47163 +传出 -47164 +传来 -47165 +传进 -47166 +传闻 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-53652 +一览表 -53653 +一部份 -53654 +一開始 -53655 +丁尼生 -53656 +丁格爾 -53657 +七月初 -53658 +七色狼 -53659 +丄有效 -53660 +万年前 -53661 +三世托 -53662 +三佛齐 -53663 +三兄弟 -53664 +三十一 -53665 +三十余 -53666 +三十年 -53667 +三大类 -53668 +三岁殇 -53669 +三明治 -53670 +三昧经 -53671 +三林路 -53672 +三河个 -53673 +三相点 -53674 +三趾鸥 -53675 +三轮车 -53676 +三门峡 -53677 +三阳经 -53678 +三阴经 -53679 +上下睑 -53680 +上使用 -53681 +上城區 -53682 +上墅鄉 -53683 +上声字 -53684 +上官虹 -53685 +上梁山 -53686 +上海县 -53687 +上海滩 -53688 +上清派 -53689 +上运行 -53690 +上阿迪 -53691 +下一个 -53692 +下一站 -53693 +下个一 -53694 +下令拿 -53695 +下去个 -53696 +下西洋 -53697 +下頭有 -53698 +不动产 -53699 +与上海 -53700 +与吐蕃 -53701 +与征服 -53702 +与政治 -53703 +与新罗 -53704 +与突厥 -53705 +专家搭 -53706 +专辑榜 -53707 +专门个 -53708 +世人所 -53709 +世佳人 -53710 +世界觀 -53711 +世界语 -53712 +世纪末 -53713 +丙酮酸 -53714 +东亚搭 -53715 +东尼奖 -53716 +东海郡 -53717 +东营市 -53718 +东西南 -53719 +东路天 -53720 +东路站 -53721 +东部为 -53722 +东部搭 -53723 +东阳乡 -53724 +东面到 -53725 +东面有 -53726 +两个大 -53727 +两个或 -53728 +两岸个 -53729 +两年后 -53730 +两样个 -53731 +两浙路 -53732 +並弗是 -53733 +个一代 -53734 +个一则 -53735 +个一條 -53736 +个一组 -53737 +个一维 -53738 +个一道 -53739 +个一阶 -53740 +个三种 -53741 +个三角 -53742 +个上层 -53743 +个上衣 -53744 +个两条 -53745 +个两边 -53746 +个两部 -53747 +个主保 -53748 +个主岛 -53749 +个主持 -53750 +个义务 -53751 +个乘积 -53752 +个事务 -53753 +个交叉 -53754 +个人员 -53755 +个人是 -53756 +个人有 -53757 +个人民 -53758 +个人都 -53759 +个人類 -53760 +个位号 -53761 +个位子 -53762 +个体个 -53763 +个保护 -53764 +个信仰 -53765 +个信息 -53766 +个修行 -53767 +个倒数 -53768 +个傀儡 -53769 +个催化 -53770 +个兒子 -53771 +个入侵 -53772 +个公民 -53773 +个具体 -53774 +个写作 -53775 +个军事 -53776 +个出现 -53777 +个列表 -53778 +个制度 -53779 +个前提 -53780 +个力量 -53781 +个动作 -53782 +个动力 -53783 +个动能 -53784 +个助手 -53785 +个化學 -53786 +个医疗 -53787 +个协议 -53788 +个单元 -53789 +个叔父 -53790 +个古代 -53791 +个句式 -53792 +个各项 -53793 +个名詞 -53794 +个名誉 -53795 +个名頭 -53796 +个后头 -53797 +个后继 -53798 +个命令 -53799 +个命名 -53800 +个和歌 -53801 +个哥哥 -53802 +个商场 -53803 +个四个 -53804 +个国有 -53805 +个图片 -53806 +个地域 -53807 +个地质 -53808 +个场地 -53809 +个城墙 -53810 +个場許 -53811 +个外层 -53812 +个外部 -53813 +个多种 -53814 +个大区 -53815 +个大夫 -53816 +个大师 -53817 +个天使 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-55595 +虚 -55596 +車 -55597 +弥 -55598 +愛 -55599 +灯 -55600 +缅 -55601 +训 -55602 +顾 -55603 +饮 -55604 +妃 -55605 +尉 -55606 +拟 -55607 +掌 -55608 +替 -55609 +激 -55610 +親 -55611 +該 -55612 +钟 -55613 +張 -55614 +扮 -55615 +泥 -55616 +涅 -55617 +術 -55618 +趟 -55619 +辞 -55620 +迎 -55621 +页 -55622 +们 -55623 +坚 -55624 +垂 -55625 +奔 -55626 +彩 -55627 +毕 -55628 +淡 -55629 +甚 -55630 +視 -55631 +遍 -55632 +遣 -55633 +β -55634 +並 -55635 +屏 -55636 +質 -55637 +霸 -55638 +ç -55639 +è -55640 +折 -55641 +殊 -55642 +灰 -55643 +袭 -55644 +谱 -55645 +迷 -55646 +י -55647 +喫 -55648 +環 -55649 +览 -55650 +详 -55651 +伸 -55652 +坎 -55653 +疗 -55654 +禄 -55655 +薄 -55656 +薛 -55657 +誉 -55658 +迹 -55659 +闽 -55660 +ö -55661 +伍 -55662 +俚 -55663 +冒 -55664 +刀 -55665 +姐 -55666 +羌 -55667 +館 -55668 +ô -55669 +乙 -55670 +买 -55671 +吾 -55672 +囡 -55673 +墓 -55674 +屿 -55675 +戲 -55676 +札 -55677 +節 -55678 +紅 -55679 +罪 -55680 +ト -55681 +兒 -55682 +套 -55683 +扩 -55684 +援 -55685 +樂 -55686 +標 -55687 +珊 -55688 +祭 -55689 +缘 -55690 +芳 -55691 +苗 -55692 +蔡 -55693 +藩 -55694 +雲 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-55895 +鬼 -55896 +く -55897 +團 -55898 +壮 -55899 +抵 -55900 +澄 -55901 +紹 -55902 +ت -55903 +บ -55904 +に -55905 +ク -55906 +ラ -55907 +卒 -55908 +栖 -55909 +燃 -55910 +猎 -55911 +猪 -55912 +盆 -55913 +編 -55914 +遇 -55915 +阵 -55916 +ū -55917 +ه -55918 +径 -55919 +朋 -55920 +柳 -55921 +條 -55922 +番 -55923 +绕 -55924 +衢 -55925 +诏 -55926 +阪 -55927 +â -55928 +ж -55929 +侍 -55930 +卿 -55931 +厚 -55932 +朆 -55933 +歐 -55934 +熙 -55935 +畔 -55936 +篮 -55937 +蒲 -55938 +谓 -55939 +鐵 -55940 +颁 -55941 +坏 -55942 +幽 -55943 +械 -55944 +涉 -55945 +溫 -55946 +疫 -55947 +紧 -55948 +護 -55949 +颠 -55950 +ि -55951 +哀 -55952 +宏 -55953 +將 -55954 +庫 -55955 +悉 -55956 +检 -55957 +毗 -55958 +琼 -55959 +纯 -55960 +莲 -55961 +返 -55962 +ш -55963 +リ -55964 +亇 -55965 +付 -55966 +厢 -55967 +妇 -55968 +待 -55969 +怖 -55970 +恋 -55971 +捕 -55972 +潜 -55973 +狐 -55974 +禮 -55975 +紀 -55976 +错 -55977 +饼 -55978 +枢 -55979 +浩 -55980 +狗 -55981 +狼 -55982 +較 -55983 +酋 -55984 +馀 -55985 +ʔ -55986 +द -55987 +म -55988 +ド -55989 +享 -55990 +寒 -55991 +屠 -55992 +怪 -55993 +湘 -55994 +疑 -55995 +祥 -55996 +織 -55997 +翼 -55998 +議 -55999 +鹅 -56000 +η -56001 +ی -56002 +仑 -56003 +俘 -56004 +劇 -56005 +專 -56006 +灾 -56007 +袋 -56008 +额 -56009 +驱 -56010 +# -56011 +刊 -56012 +復 -56013 +棉 -56014 +沒 -56015 +锋 -56016 +鲍 -56017 +đ -56018 +ί -56019 +ф -56020 +俊 -56021 +幌 -56022 +招 -56023 +淳 -56024 +课 -56025 +跳 -56026 +邊 -56027 +邑 -56028 +钞 -56029 +響 -56030 +ˈ -56031 +் -56032 +丞 -56033 +崔 -56034 +悠 -56035 +殷 -56036 +烏 -56037 +獨 -56038 +聞 -56039 +蛇 -56040 +订 -56041 +贯 -56042 +辆 -56043 +選 -56044 +黨 -56045 +э -56046 +懿 -56047 +戶 -56048 +渔 -56049 +範 -56050 +绘 -56051 +膜 -56052 +葉 -56053 +蜜 -56054 +补 -56055 +赏 -56056 +钦 -56057 +δ -56058 +त -56059 +乎 -56060 +創 -56061 +嫁 -56062 +幅 -56063 +扶 -56064 +撤 -56065 +斐 -56066 +档 -56067 +梯 -56068 +狮 -56069 +答 -56070 +糕 -56071 +納 -56072 +腺 -56073 +芦 -56074 +藻 -56075 +覆 -56076 +触 -56077 +趁 -56078 +逻 -56079 +鏈 -56080 +雁 -56081 +雙 -56082 +魚 -56083 +ệ -56084 +お -56085 +タ -56086 +伟 -56087 +勤 -56088 +墙 -56089 +宮 -56090 +幾 -56091 +愿 -56092 +拳 -56093 +欲 -56094 +歸 -56095 +爻 -56096 +舌 -56097 +舒 -56098 +薩 -56099 +衛 -56100 +衰 -56101 +闪 -56102 +จ -56103 +丈 -56104 +乾 -56105 +傅 -56106 +奏 -56107 +姻 -56108 +崎 -56109 +暖 -56110 +杉 -56111 +熱 -56112 +贺 -56113 +े -56114 +ค -56115 +株 -56116 +潭 -56117 +職 -56118 +辣 -56119 +陕 -56120 +鹤 -56121 +鹰 -56122 +ོ -56123 +伴 -56124 +勾 -56125 +吞 -56126 +够 -56127 +孫 -56128 +尹 -56129 +撰 -56130 +枝 -56131 +毁 -56132 +汶 -56133 +纤 -56134 +腓 -56135 +茵 -56136 +識 -56137 +豫 -56138 +贞 -56139 +避 -56140 +雍 -56141 +靖 -56142 +} -56143 +υ -56144 +き -56145 +こ -56146 +強 -56147 +恢 -56148 +換 -56149 +橙 -56150 +稳 -56151 +約 -56152 +腐 -56153 +腾 -56154 +蒸 -56155 +規 -56156 +误 -56157 +跑 -56158 +驾 -56159 +ו -56160 +み -56161 +刑 -56162 +却 -56163 +幸 -56164 +桐 -56165 +氯 -56166 +泗 -56167 +猛 -56168 +脊 -56169 +菊 -56170 +葬 -56171 +遵 -56172 +佑 -56173 +佔 -56174 +奠 -56175 +弦 -56176 +循 -56177 +搜 -56178 +榄 -56179 +汪 -56180 +爪 -56181 +痛 -56182 +荒 -56183 +荡 -56184 +蒋 -56185 +薨 -56186 +評 -56187 +谥 -56188 +阮 -56189 +難 -56190 +韻 -56191 +題 -56192 +æ -56193 +ì -56194 +ş 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-56495 +绰 -56496 +茄 -56497 +訊 -56498 +赋 -56499 +践 -56500 +錄 -56501 +霞 -56502 +飛 -56503 +이 -56504 +ē -56505 +ɔ -56506 +ɪ -56507 +ъ -56508 +מ -56509 +〔 -56510 +さ -56511 +る -56512 +丑 -56513 +侄 -56514 +埠 -56515 +悬 -56516 +旱 -56517 +棒 -56518 +榜 -56519 +毅 -56520 +湯 -56521 +煤 -56522 +皋 -56523 +矢 -56524 +纬 -56525 +養 -56526 +$ -56527 +{ -56528 +ف -56529 +ु -56530 +ང -56531 +ᠠ -56532 +ờ -56533 +〕 -56534 +ち -56535 +な -56536 +ロ -56537 +凝 -56538 +姊 -56539 +很 -56540 +扁 -56541 +既 -56542 +浑 -56543 +狂 -56544 +硅 -56545 +纺 -56546 +耀 -56547 +胺 -56548 +苍 -56549 +蝶 -56550 +諸 -56551 +逆 -56552 +銀 -56553 +隊 -56554 +驗 -56555 +鳕 -56556 +î -56557 +け -56558 +叉 -56559 +婴 -56560 +徠 -56561 +挑 -56562 +残 -56563 +殺 -56564 +溃 -56565 +瑶 -56566 +異 -56567 +碍 -56568 +蔬 -56569 +魯 -56570 +ב -56571 +シ -56572 +倪 -56573 +冕 -56574 +喻 -56575 +堰 -56576 +壽 -56577 +孛 -56578 +寇 -56579 +屈 -56580 +履 -56581 +庞 -56582 +彙 -56583 +慶 -56584 +戚 -56585 +梨 -56586 +浊 -56587 +滕 -56588 +硕 -56589 +纵 -56590 +肤 -56591 +茅 -56592 +茎 -56593 +蓬 -56594 +藝 -56595 +藥 -56596 +虾 -56597 +諾 -56598 +讷 -56599 +镠 -56600 +ى -56601 +劍 -56602 +嚴 -56603 +帅 -56604 +幫 -56605 +掠 -56606 +朴 -56607 +柑 -56608 +檀 -56609 +砂 -56610 +細 -56611 +翠 -56612 +肢 -56613 +苻 -56614 +葵 -56615 +謳 -56616 +豐 -56617 +铭 -56618 +麟 -56619 +θ -56620 +ش -56621 +แ -56622 +サ -56623 +ニ -56624 +丧 -56625 +併 -56626 +備 -56627 +咖 -56628 +喷 -56629 +坂 -56630 +妙 -56631 +岡 -56632 +忆 -56633 +態 -56634 +浆 -56635 +滴 -56636 +爬 -56637 +矩 -56638 +绪 -56639 +臂 -56640 +蕾 -56641 +衹 -56642 +謝 -56643 +贴 -56644 +赣 -56645 +郸 -56646 +閩 -56647 +阔 -56648 +鳳 -56649 +黔 -56650 +ё -56651 +ּ -56652 +ภ -56653 +ไ -56654 +′ -56655 +あ -56656 +ほ -56657 +コ -56658 +伲 -56659 +厘 -56660 +尿 -56661 +彰 -56662 +惊 -56663 +擎 -56664 +敢 -56665 +斷 -56666 +椎 -56667 +泌 -56668 +浒 -56669 +猶 -56670 +碩 -56671 +莽 -56672 +虏 -56673 +試 -56674 +赌 -56675 +辨 -56676 +锁 -56677 +闾 -56678 +鸥 -56679 +龄 -56680 +ל -56681 +ศ -56682 +〉 -56683 +ジ -56684 +丙 -56685 +亥 -56686 +冻 -56687 +吹 -56688 +啊 -56689 +坤 -56690 +埭 -56691 +壶 -56692 +寂 -56693 +尸 -56694 +怒 -56695 +桌 -56696 +淨 -56697 +濒 -56698 +燥 -56699 +猜 -56700 +眉 -56701 +祁 -56702 +粥 -56703 +絡 -56704 +缓 -56705 +腰 -56706 +舅 -56707 +蟹 -56708 +證 -56709 +貴 -56710 +趣 -56711 +鋒 -56712 +铺 -56713 +阜 -56714 +陰 -56715 +顏 -56716 +饶 -56717 +麓 -56718 +« -56719 +ɐ -56720 +ط -56721 +ك -56722 +〈 -56723 +ウ -56724 +乍 -56725 +仆 -56726 +估 -56727 +儂 -56728 +啡 -56729 +嘯 -56730 +坞 -56731 +徙 -56732 +恪 -56733 +挂 -56734 +搞 -56735 +晴 -56736 +框 -56737 +毫 -56738 +炮 -56739 +炼 -56740 +燒 -56741 +營 -56742 +牟 -56743 +狀 -56744 +玲 -56745 +瑰 -56746 +脏 -56747 +菱 -56748 +褐 -56749 +載 -56750 +铃 -56751 +順 -56752 +骏 -56753 +麥 -56754 +» -56755 +ø -56756 +ю -56757 +ज -56758 +丕 -56759 +俞 -56760 +僚 -56761 +堆 -56762 +填 -56763 +扑 -56764 +握 -56765 +斋 -56766 +旨 -56767 +朵 -56768 +棍 -56769 +楊 -56770 +橫 -56771 +沛 -56772 +焉 -56773 +熔 -56774 +爹 -56775 +肇 -56776 +苑 -56777 +蚁 -56778 +蹈 -56779 +邵 -56780 +雌 -56781 +餘 -56782 +鳥 -56783 +ɑ -56784 +א -56785 +ש -56786 +أ -56787 +خ -56788 +ग -56789 +च -56790 +श -56791 +ག -56792 +ུ -56793 +レ -56794 +债 -56795 +兆 -56796 +兔 -56797 +唑 -56798 +坝 -56799 +奎 -56800 +庐 -56801 +弯 -56802 +徵 -56803 +抚 -56804 +擅 -56805 +暂 -56806 +溯 -56807 +粹 -56808 +臧 -56809 +舉 -56810 +苹 -56811 +谭 -56812 +踏 -56813 +醒 -56814 +锥 -56815 +預 -56816 +주 -56817 +্ -56818 +ณ -56819 +็ -56820 +ṣ -56821 +‘ -56822 +█ -56823 +も -56824 +劉 -56825 +吧 -56826 +宕 -56827 +帖 -56828 +彌 -56829 +扇 -56830 +抑 -56831 +栽 -56832 +棕 -56833 +歡 -56834 +涌 -56835 +灘 -56836 +爸 -56837 +牵 -56838 +狱 -56839 +琪 -56840 +璋 -56841 +瓷 -56842 +祀 -56843 +稿 -56844 +綠 -56845 +繼 -56846 +罢 -56847 +腳 -56848 +蔷 -56849 +蚀 -56850 +蛤 -56851 +裴 -56852 +財 -56853 +递 -56854 +酮 -56855 +醇 -56856 +钠 -56857 +钧 -56858 +鸣 -56859 +φ -56860 +щ -56861 +ल -56862 +ह -56863 +བ -56864 +ᠨ -56865 +↓ -56866 +エ -56867 +グ -56868 +フ -56869 +丸 -56870 +乞 -56871 +佘 -56872 +劝 -56873 +勢 -56874 +喇 -56875 +堅 -56876 +嫡 -56877 +扗 -56878 +措 -56879 +晉 -56880 +樹 -56881 +氮 -56882 +汀 -56883 +玫 -56884 +瑜 -56885 +盧 -56886 +盾 -56887 +睿 -56888 +緣 -56889 +習 -56890 +胥 -56891 +苯 -56892 +蠻 -56893 +诊 -56894 +谐 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-59195 +鋪 -59196 +鍋 -59197 +钐 -59198 +铕 -59199 +铨 -59200 +镖 -59201 +镝 -59202 +閣 -59203 +闷 -59204 +闼 -59205 +阇 -59206 +阏 -59207 +阑 -59208 +陋 -59209 +霧 -59210 +顗 -59211 +馈 -59212 +骁 -59213 +鴻 -59214 +鷉 -59215 +鸊 -59216 +鹟 -59217 +鹮 -59218 +齦 -59219 +계 -59220 +니 -59221 +미 -59222 +송 -59223 +어 -59224 +여 -59225 +오 -59226 +월 -59227 +적 -59228 +회 -59229 +𠲎 -59230 +𰻞 -59231 +ɫ -59232 +ʏ -59233 +˧ -59234 +̼ -59235 +ψ -59236 +լ -59237 +մ -59238 +ذ -59239 +ܼ -59240 +ު -59241 +उ -59242 +ङ -59243 +ত -59244 +ো -59245 +ર -59246 +ங -59247 +ஜ -59248 +ஸ -59249 +ం -59250 +ಕ -59251 +ಾ -59252 +ಿ -59253 +ന -59254 +ා -59255 +ฉ -59256 +๊ -59257 +າ -59258 +ແ -59259 +ཀ -59260 +ྒ -59261 +ྫ -59262 +ိ -59263 +ბ -59264 +ត -59265 +ុ -59266 +ᠥ -59267 +ữ -59268 +ἐ -59269 +ἑ -59270 +ἡ -59271 +ὴ -59272 +ᾶ -59273 +‍ -59274 +† -59275 +● -59276 +ご -59277 +ざ -59278 +ぬ -59279 +ゆ -59280 +ォ -59281 +ゲ -59282 +ユ -59283 +㑚 -59284 +䱀 -59285 +丟 -59286 +乒 -59287 +仂 -59288 +伶 -59289 +侮 -59290 +倦 -59291 +偽 -59292 +傍 -59293 +傻 -59294 +傾 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-59895 +ẵ -59896 +ọ -59897 +ὑ -59898 +ὰ -59899 +ὶ -59900 +ὸ -59901 +‰ -59902 +↔ -59903 +▲ -59904 +〜 -59905 +〣 -59906 +〥 -59907 +〧 -59908 +〩 -59909 +ゥ -59910 +ギ -59911 +ヒ -59912 +乜 -59913 +伎 -59914 +伢 -59915 +佞 -59916 +侂 -59917 +侉 -59918 +侶 -59919 +俓 -59920 +倈 -59921 +倘 -59922 +偓 -59923 +僕 -59924 +僭 -59925 +僮 -59926 +儁 -59927 +償 -59928 +儲 -59929 +兇 -59930 +兑 -59931 +刎 -59932 +刪 -59933 +剔 -59934 +匕 -59935 +匾 -59936 +卟 -59937 +卬 -59938 +呆 -59939 +呌 -59940 +呣 -59941 +咙 -59942 +咤 -59943 +哔 -59944 +喘 -59945 +喙 -59946 +喾 -59947 +嗔 -59948 +嘟 -59949 +嚡 -59950 +嚼 -59951 +団 -59952 +図 -59953 +坍 -59954 +垅 -59955 +垛 -59956 +埗 -59957 +塗 -59958 +塚 -59959 +墶 -59960 +壢 -59961 +奂 -59962 +奄 -59963 +妍 -59964 +妠 -59965 +姗 -59966 +姫 -59967 +娠 -59968 +娣 -59969 +嫉 -59970 +嬢 -59971 +嬪 -59972 +屉 -59973 +屍 -59974 +岂 -59975 +峯 -59976 +崴 -59977 +嶴 -59978 +嶷 -59979 +巂 -59980 +巅 -59981 +幂 -59982 +廨 -59983 +廪 -59984 +弈 -59985 +彤 -59986 +忖 -59987 +忿 -59988 +恸 -59989 +恹 -59990 +恼 -59991 +悅 -59992 +悍 -59993 +懈 -59994 +戮 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