diff --git a/README.md b/README.md
index 384ce4f8855134e0c92abf4004c8a5c17699f711..b0c043cf679296b5ea24b1498442b90c184248bc 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -23,14 +23,14 @@ dataset_info:
 metrics:
   - name: best_compression_ratio
     type: compression
-    value: 3.796
+    value: 4.267
   - name: best_isotropy
     type: isotropy
-    value: 0.8139
+    value: 0.8193
   - name: vocabulary_size
     type: vocab
-    value: 217616
-generated: 2025-12-27
+    value: 0
+generated: 2026-01-03
 ---
 
 # AN - Wikilangs Models
@@ -44,12 +44,13 @@ We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and
 ### Models & Assets
 
 - Tokenizers (8k, 16k, 32k, 64k)
-- N-gram models (2, 3, 4-gram)
-- Markov chains (context of 1, 2, 3 and 4)
+- 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
+- Embeddings in various sizes and dimensions (aligned and unaligned)
 - Language Vocabulary
 - Language Statistics
+
 ![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
 
 ### Analysis and Evaluation
@@ -59,7 +60,8 @@ We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and
 - [3. Markov Chain Evaluation](#3-markov-chain-evaluation)
 - [4. Vocabulary Analysis](#4-vocabulary-analysis)
 - [5. Word Embeddings Evaluation](#5-word-embeddings-evaluation)
-- [6. Summary & Recommendations](#6-summary--recommendations)
+- [6. Morphological Analysis (Experimental)](#6-morphological-analysis)
+- [7. Summary & Recommendations](#7-summary--recommendations)
 - [Metrics Glossary](#appendix-metrics-glossary--interpretation-guide)
 - [Visualizations Index](#visualizations-index)
 
@@ -68,53 +70,57 @@ We analyze tokenizers, n-gram models, Markov chains, vocabulary statistics, and
 
 ![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** | 3.240x | 3.20 | 0.1217% | 1,479,330 |
-| **16k** | 3.471x | 3.43 | 0.1304% | 1,380,762 |
-| **32k** | 3.657x | 3.61 | 0.1374% | 1,310,812 |
-| **64k** | 3.796x 🏆 | 3.75 | 0.1426% | 1,262,658 |
+| **8k** | 3.551x | 3.55 | 0.1259% | 1,215,405 |
+| **16k** | 3.845x | 3.85 | 0.1363% | 1,122,403 |
+| **32k** | 4.084x | 4.08 | 0.1448% | 1,056,930 |
+| **64k** | 4.267x 🏆 | 4.27 | 0.1513% | 1,011,533 |
 
 ### Tokenization Examples
 
 Below are sample sentences tokenized with each vocabulary size:
 
-**Sample 1:** `Schnaitsee (en bavaro Schnoatsee) ye un municipio d'o districto de Traunstein en...`
+**Sample 1:** `Anyos: - - Decenios: Anyos - Anyos - Anyos Sieglos: Sieglo X - Sieglo XI - Siegl...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁sch na it see ▁( en ▁bavaro ▁sch no at ... (+25 more)` | 35 |
-| 16k | `▁sch na it see ▁( en ▁bavaro ▁sch no at ... (+25 more)` | 35 |
-| 32k | `▁sch na it see ▁( en ▁bavaro ▁sch no at ... (+25 more)` | 35 |
-| 64k | `▁sch na it see ▁( en ▁bavaro ▁sch no at ... (+25 more)` | 35 |
+| 8k | `▁anyos : ▁- ▁- ▁decenios : ▁anyos ▁- ▁anyos ▁- ... (+15 more)` | 25 |
+| 16k | `▁anyos : ▁- ▁- ▁decenios : ▁anyos ▁- ▁anyos ▁- ... (+15 more)` | 25 |
+| 32k | `▁anyos : ▁- ▁- ▁decenios : ▁anyos ▁- ▁anyos ▁- ... (+15 more)` | 25 |
+| 64k | `▁anyos : ▁- ▁- ▁decenios : ▁anyos ▁- ▁anyos ▁- ... (+15 more)` | 25 |
 
-**Sample 2:** `Chesa puet estar:
-Chesa terreno con muito cheso u chacimiento de cheso.
-Chesa, m...`
+**Sample 2:** `Lo Buçon (en francés Aubusson) ye una localidat y comuna francesa situada en o d...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁ch esa ▁puet ▁estar : ▁ch esa ▁terreno ▁con ▁muito ... (+23 more)` | 33 |
-| 16k | `▁ch esa ▁puet ▁estar : ▁ch esa ▁terreno ▁con ▁muito ... (+21 more)` | 31 |
-| 32k | `▁chesa ▁puet ▁estar : ▁chesa ▁terreno ▁con ▁muito ▁cheso ▁u ... (+18 more)` | 28 |
-| 64k | `▁chesa ▁puet ▁estar : ▁chesa ▁terreno ▁con ▁muito ▁cheso ▁u ... (+18 more)` | 28 |
+| 8k | `▁lo ▁bu ç on ▁( en ▁francés ▁a ub us ... (+28 more)` | 38 |
+| 16k | `▁lo ▁bu çon ▁( en ▁francés ▁a ub us son ... (+25 more)` | 35 |
+| 32k | `▁lo ▁bu çon ▁( en ▁francés ▁aub us son ) ... (+24 more)` | 34 |
+| 64k | `▁lo ▁bu çon ▁( en ▁francés ▁aub us son ) ... (+22 more)` | 32 |
 
-**Sample 3:** `L'ibón de ra Sartén ye un ibón situau chunto o garmo de ra Mina (2.581 m) en l'A...`
+**Sample 3:** `Holzmann ye un lugar d'o municipio de Chieming en o sud-este de Bavera, Alemanya...`
 
 | Vocab | Tokens | Count |
 |-------|--------|-------|
-| 8k | `▁l ' ibón ▁de ▁ra ▁sar t én ▁ye ▁un ... (+41 more)` | 51 |
-| 16k | `▁l ' ibón ▁de ▁ra ▁sar t én ▁ye ▁un ... (+33 more)` | 43 |
-| 32k | `▁l ' ibón ▁de ▁ra ▁sar t én ▁ye ▁un ... (+33 more)` | 43 |
-| 64k | `▁l ' ibón ▁de ▁ra ▁sar tén ▁ye ▁un ▁ibón ... (+31 more)` | 41 |
+| 8k | `▁hol z mann ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ... (+28 more)` | 38 |
+| 16k | `▁hol z mann ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ... (+28 more)` | 38 |
+| 32k | `▁holz mann ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ▁de ... (+26 more)` | 36 |
+| 64k | `▁holz mann ▁ye ▁un ▁lugar ▁d ' o ▁municipio ▁de ... (+26 more)` | 36 |
 
 
 ### Key Findings
 
-- **Best Compression:** 64k achieves 3.796x compression
-- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1217% unknown tokens
+- **Best Compression:** 64k achieves 4.267x compression
+- **Lowest UNK Rate:** 8k with 0.1259% unknown tokens
 - **Trade-off:** Larger vocabularies improve compression but increase model size
 - **Recommendation:** 32k vocabulary provides optimal balance for production use
 
@@ -123,57 +129,89 @@ Chesa, m...`
 
 ![N-gram Perplexity](visualizations/ngram_perplexity.png)
 
+![N-gram Unique](visualizations/ngram_unique.png)
+
 ![N-gram Coverage](visualizations/ngram_coverage.png)
 
 ### Results
 
-| N-gram | Perplexity | Entropy | Unique N-grams | Top-100 Coverage | Top-1000 Coverage |
-|--------|------------|---------|----------------|------------------|-------------------|
-| **2-gram** | 18,567 🏆 | 14.18 | 299,504 | 21.6% | 42.2% |
-| **2-gram** | 321 🏆 | 8.33 | 8,390 | 62.9% | 98.8% |
-| **3-gram** | 65,327 | 16.00 | 654,301 | 13.6% | 29.7% |
-| **3-gram** | 2,716 | 11.41 | 70,003 | 23.4% | 68.9% |
-| **4-gram** | 178,250 | 17.44 | 1,306,932 | 8.6% | 21.3% |
-| **4-gram** | 14,930 | 13.87 | 389,532 | 12.2% | 38.1% |
+| N-gram | Variant | Perplexity | Entropy | Unique N-grams | Top-100 Coverage | Top-1000 Coverage |
+|--------|---------|------------|---------|----------------|------------------|-------------------|
+| **2-gram** | Word | 25,531 | 14.64 | 231,538 | 16.8% | 37.4% |
+| **2-gram** | Subword | 258 🏆 | 8.01 | 7,000 | 68.7% | 99.3% |
+| **3-gram** | Word | 86,752 | 16.40 | 456,958 | 8.4% | 23.0% |
+| **3-gram** | Subword | 2,153 | 11.07 | 52,839 | 25.8% | 73.4% |
+| **4-gram** | Word | 208,198 | 17.67 | 890,645 | 6.8% | 17.2% |
+| **4-gram** | Subword | 12,189 | 13.57 | 289,840 | 12.6% | 39.7% |
 
 ### Top 5 N-grams by Size
 
-**2-grams:**
+**2-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `d a` | 106,922 |
+| 2 | `d o` | 105,903 |
+| 3 | `en a` | 60,539 |
+| 4 | `en o` | 45,891 |
+| 5 | `de l` | 37,271 |
+
+**3-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `a provincia de` | 17,407 |
+| 2 | `d a provincia` | 13,389 |
+| 3 | `una superficie de` | 12,709 |
+| 4 | `suya población ye` | 12,409 |
+| 5 | `población ye de` | 12,354 |
+
+**4-grams (Word):**
+
+| Rank | N-gram | Count |
+|------|--------|-------|
+| 1 | `suya población ye de` | 12,288 |
+| 2 | `en una superficie de` | 12,121 |
+| 3 | `d a provincia de` | 12,081 |
+| 4 | `habitants en una superficie` | 11,267 |
+| 5 | `a suya población ye` | 11,250 |
+
+**2-grams (Subword):**
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `d '` | 513,061 |
-| 2 | `| |` | 216,222 |
-| 3 | `categoría :` | 138,788 |
-| 4 | `' a` | 107,710 |
-| 5 | `' o` | 106,730 |
+| 1 | `a _` | 1,856,533 |
+| 2 | `_ d` | 1,594,808 |
+| 3 | `e _` | 1,531,455 |
+| 4 | `s _` | 1,293,859 |
+| 5 | `n _` | 1,201,430 |
 
-**3-grams:**
+**3-grams (Subword):**
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `d ' a` | 107,463 |
-| 2 | `d ' o` | 106,609 |
-| 3 | `| | |` | 81,137 |
-| 4 | `categoría : cintas` | 47,877 |
-| 5 | `| - |` | 47,248 |
+| 1 | `_ d e` | 886,389 |
+| 2 | `d e _` | 768,800 |
+| 3 | `_ d '` | 488,988 |
+| 4 | `e n _` | 472,591 |
+| 5 | `_ e n` | 449,047 |
 
-**4-grams:**
+**4-grams (Subword):**
 
 | Rank | N-gram | Count |
 |------|--------|-------|
-| 1 | `| | | |` | 40,524 |
-| 2 | `- | | |` | 39,996 |
-| 3 | `| | socorro |` | 25,824 |
-| 4 | `| linear | -` | 25,824 |
-| 5 | `| socorro | |` | 25,824 |
+| 1 | `_ d e _` | 734,534 |
+| 2 | `_ e n _` | 392,856 |
+| 3 | `_ d ' a` | 233,826 |
+| 4 | `a _ d e` | 183,991 |
+| 5 | `_ c o n` | 176,849 |
 
 
 ### Key Findings
 
-- **Best Perplexity:** 2-gram with 321
+- **Best Perplexity:** 2-gram (subword) with 258
 - **Entropy Trend:** Decreases with larger n-grams (more predictable)
-- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~38% of corpus
+- **Coverage:** Top-1000 patterns cover ~40% of corpus
 - **Recommendation:** 4-gram or 5-gram for best predictive performance
 
 ---
@@ -181,55 +219,86 @@ Chesa, m...`
 
 ![Markov Entropy](visualizations/markov_entropy.png)
 
+![Markov Contexts](visualizations/markov_contexts.png)
+
 ![Markov Branching](visualizations/markov_branching.png)
 
 ### Results
 
-| Context | Avg Entropy | Perplexity | Branching Factor | Unique Contexts | Predictability |
-|---------|-------------|------------|------------------|-----------------|----------------|
-| **1** | 0.6636 | 1.584 | 5.61 | 525,914 | 33.6% |
-| **1** | 1.0327 | 2.046 | 7.36 | 3,250 | 0.0% |
-| **2** | 0.3652 | 1.288 | 2.21 | 2,944,964 | 63.5% |
-| **2** | 0.8991 | 1.865 | 6.02 | 23,920 | 10.1% |
-| **3** | 0.1730 | 1.127 | 1.41 | 6,515,045 | 82.7% |
-| **3** | 0.8416 | 1.792 | 4.55 | 143,854 | 15.8% |
-| **4** | 0.0911 🏆 | 1.065 | 1.19 | 9,175,931 | 90.9% |
-| **4** | 0.7384 🏆 | 1.668 | 3.44 | 654,131 | 26.2% |
+| Context | Variant | Avg Entropy | Perplexity | Branching Factor | Unique Contexts | Predictability |
+|---------|---------|-------------|------------|------------------|-----------------|----------------|
+| **1** | Word | 0.9747 | 1.965 | 7.58 | 367,064 | 2.5% |
+| **1** | Subword | 0.7827 | 1.720 | 5.89 | 3,499 | 21.7% |
+| **2** | Word | 0.3412 | 1.267 | 2.01 | 2,775,765 | 65.9% |
+| **2** | Subword | 0.8316 | 1.780 | 5.33 | 20,583 | 16.8% |
+| **3** | Word | 0.1546 | 1.113 | 1.33 | 5,573,548 | 84.5% |
+| **3** | Subword | 0.7758 | 1.712 | 4.33 | 109,746 | 22.4% |
+| **4** | Word | 0.0738 🏆 | 1.052 | 1.14 | 7,417,165 | 92.6% |
+| **4** | Subword | 0.7143 | 1.641 | 3.37 | 474,426 | 28.6% |
+
+### Generated Text Samples (Word-based)
+
+Below are text samples generated from each word-based Markov chain model:
 
-### Generated Text Samples
+**Context Size 1:**
+
+1. `de barcelona cuan obtiene un municipio espanyol o suyo segundo punto alchido d o brien moore`
+2. `d a z vs üü alto penedés información de chunio de argañán a camera a population`
+3. `a risilleta a suya identidat y bi ha una economía como dancing in europe bbc d`
+
+**Context Size 2:**
+
+1. `d a provincia de barcelona iste matrimonio naixoron 2 fillas a on a hansa montó as suyas`
+2. `d o far west anexionando muitos territorios que componeban a corona d aragón que explicitament denom...`
+3. `en a suya población ye de 643 habitants en una superficie de 16 01 491 teruel torralba`
+
+**Context Size 3:**
+
+1. `a provincia de uesca d as penyas de riglos solano n 42 27 29 21 e 0 27`
+2. `d a provincia de zaragoza en la suya part d o conchunto d o sud con a huerta`
+3. `una superficie de 88 4 km y una densidat de población de 10 44 hab km cifras oficiales`
+
+**Context Size 4:**
 
-Below are text samples generated from each Markov chain model:
+1. `suya población ye de en una superficie de 20 1 km y una densidat de población de 5 24`
+2. `en una superficie de 82 09 km con una densidat d hab km cheografía a localidat de gonnosnò ye`
+3. `d a provincia de chirona y partiu chudicial de teruel catálogo de pueblos y municipios de aragón est...`
+
+
+### Generated Text Samples (Subword-based)
+
+Below are text samples generated from each subword-based Markov chain model:
 
 **Context Size 1:**
 
-1. `, pedanía . por aon serviban pa permitir que garra problema d ' arquitectura . bibliografía`
-2. `de febrero , ugariticas y legendarios del xúcar que lo país exerce como l ' octubre`
-3. `. isbn 978 - | 30 de roses en a estudiants mes recientment plegada d '`
+1. `_ptonena_le_a_ev`
+2. `atarro_d'a_erra.`
+3. `e_ula_coril._qus`
 
 **Context Size 2:**
 
-1. `d ' aventuras dramaticas de 1992 22px | border espanya 22px francia 263 . je serai allée`
-2. `| | | | 13 d ' el plantío como equipo local dica l ' ataque .`
-3. `categoría : cintas interpretadas por joe baker categoría : cintas interpretadas por mort engelberg c...`
+1. `a_forangacia_ingà`
+2. `_de_le_d'isten_co`
+3. `e_ye_suff_una_fes`
 
 **Context Size 3:**
 
-1. `d ' a empresa atac . redolada villa lazzaroni via appia nuova , circa d ' a mar`
-2. `d ' o fisico y incheniero estausunidense karl jansky ( † 1950 ) . - naixencia en hamburgo`
-3. `| | | | 12 de setiembre , 1998 loneos 52773 - 17 d ' octubre , 1977`
+1. `_de_barrisor_intas`
+2. `de_a_prencias)._th`
+3. `_d'a_latín_a_lo_si`
 
 **Context Size 4:**
 
-1. `| | | | 5 de chulio , 2000 loneos 33965 - 10 de chulio , 2000 linear 61258`
-2. `- | | | | 2 de febrero , 2000 linear 50315 - 2 de febrero , 2000 linear`
-3. `| | socorro | | linear | - | 87422 - | | | | 16 de setiembre ,`
+1. `_de_l'animent_y_pol`
+2. `_en_tiembre_de_davi`
+3. `_d'a_por_o_nuesta_y`
 
 
 ### Key Findings
 
-- **Best Predictability:** Context-4 with 90.9% predictability
+- **Best Predictability:** Context-4 (word) with 92.6% predictability
 - **Branching Factor:** Decreases with context size (more deterministic)
-- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (654,131 contexts)
+- **Memory Trade-off:** Larger contexts require more storage (474,426 contexts)
 - **Recommendation:** Context-3 or Context-4 for text generation
 
 ---
@@ -245,64 +314,64 @@ Below are text samples generated from each Markov chain model:
 
 | Metric | Value |
 |--------|-------|
-| Vocabulary Size | 217,616 |
-| Total Tokens | 13,131,016 |
-| Mean Frequency | 60.34 |
+| Vocabulary Size | 182,961 |
+| Total Tokens | 11,551,476 |
+| Mean Frequency | 63.14 |
 | Median Frequency | 4 |
-| Frequency Std Dev | 2696.90 |
+| Frequency Std Dev | 2812.87 |
 
 ### Most Common Words
 
 | Rank | Word | Frequency |
 |------|------|-----------|
-| 1 | de | 776,198 |
-| 2 | d | 517,135 |
-| 3 | a | 444,267 |
-| 4 | en | 414,383 |
-| 5 | o | 303,229 |
-| 6 | y | 249,159 |
-| 7 | categoría | 139,745 |
-| 8 | que | 128,308 |
-| 9 | l | 111,482 |
-| 10 | ye | 109,905 |
+| 1 | de | 738,428 |
+| 2 | d | 494,628 |
+| 3 | a | 437,762 |
+| 4 | en | 406,259 |
+| 5 | o | 301,745 |
+| 6 | y | 244,743 |
+| 7 | que | 126,444 |
+| 8 | l | 109,014 |
+| 9 | ye | 108,632 |
+| 10 | una | 104,144 |
 
 ### Least Common Words (from vocabulary)
 
 | Rank | Word | Frequency |
 |------|------|-----------|
-| 1 | rochut | 2 |
-| 2 | méchaly | 2 |
-| 3 | wiedemann | 2 |
-| 4 | limotte | 2 |
-| 5 | wlodkowski | 2 |
-| 6 | taos | 2 |
-| 7 | slovis | 2 |
-| 8 | samaha | 2 |
-| 9 | seros | 2 |
-| 10 | cookeville | 2 |
+| 1 | koftinoff | 2 |
+| 2 | landlocked | 2 |
+| 3 | hamidi | 2 |
+| 4 | tangy | 2 |
+| 5 | sélignac | 2 |
+| 6 | cômene | 2 |
+| 7 | varneton | 2 |
+| 8 | mackelway | 2 |
+| 9 | wigutow | 2 |
+| 10 | críspulo | 2 |
 
 ### Zipf's Law Analysis
 
 | Metric | Value |
 |--------|-------|
-| Zipf Coefficient | 1.0856 |
-| R² (Goodness of Fit) | 0.997842 |
+| Zipf Coefficient | 1.0685 |
+| R² (Goodness of Fit) | 0.998276 |
 | Adherence Quality | **excellent** |
 
 ### Coverage Analysis
 
 | Top N Words | Coverage |
 |-------------|----------|
-| Top 100 | 43.1% |
-| Top 1,000 | 66.3% |
-| Top 5,000 | 80.4% |
-| Top 10,000 | 85.6% |
+| Top 100 | 44.9% |
+| Top 1,000 | 66.9% |
+| Top 5,000 | 80.7% |
+| Top 10,000 | 85.9% |
 
 ### Key Findings
 
-- **Zipf Compliance:** R²=0.9978 indicates excellent adherence to Zipf's law
-- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 43.1% of corpus
-- **Long Tail:** 207,616 words needed for remaining 14.4% coverage
+- **Zipf Compliance:** R²=0.9983 indicates excellent adherence to Zipf's law
+- **High Frequency Dominance:** Top 100 words cover 44.9% of corpus
+- **Long Tail:** 172,961 words needed for remaining 14.1% coverage
 
 ---
 ## 5. Word Embeddings Evaluation
@@ -315,24 +384,127 @@ Below are text samples generated from each Markov chain model:
 
 ![t-SNE Sentences](visualizations/tsne_sentences.png)
 
-### Model Comparison
 
-| Model | Vocab Size | Dimension | Avg Norm | Std Norm | Isotropy |
-|-------|------------|-----------|----------|----------|----------|
-| **mono_32d** | 130,625 | 32 | 3.989 | 1.163 | 0.8139 🏆 |
-| **mono_64d** | 130,625 | 64 | 4.561 | 1.144 | 0.8131 |
-| **mono_128d** | 130,625 | 128 | 5.245 | 1.094 | 0.8002 |
-| **embeddings_enhanced** | 0 | 0 | 0.000 | 0.000 | 0.0000 |
+### 5.1 Cross-Lingual Alignment
+
+> *Note: Multilingual alignment visualization not available for this language.*
+
+
+### 5.2 Model Comparison
+
+| Model | Dimension | Isotropy | Semantic Density | Alignment R@1 | Alignment R@10 |
+|-------|-----------|----------|------------------|---------------|----------------|
+| **mono_32d** | 32 | 0.8177 | 0.3514 | N/A | N/A |
+| **mono_64d** | 64 | 0.8193 🏆 | 0.2716 | N/A | N/A |
+| **mono_128d** | 128 | 0.8061 | 0.2141 | N/A | N/A |
 
 ### Key Findings
 
-- **Best Isotropy:** mono_32d with 0.8139 (more uniform distribution)
-- **Dimension Trade-off:** Higher dimensions capture more semantics but reduce isotropy
-- **Vocabulary Coverage:** All models cover 130,625 words
-- **Recommendation:** 100d for balanced semantic capture and efficiency
+- **Best Isotropy:** mono_64d with 0.8193 (more uniform distribution)
+- **Semantic Density:** Average pairwise similarity of 0.2790. Lower values indicate better semantic separation.
+- **Alignment Quality:** No aligned models evaluated in this run.
+- **Recommendation:** 128d aligned for best cross-lingual performance
 
 ---
-## 6. Summary & Recommendations
+## 6.  Morphological Analysis (Experimental)
+
+> ⚠️ **Warning:** This language shows low morphological productivity. The statistical signals used for this analysis may be noisy or less reliable than for morphologically rich languages.
+
+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 | **0.000** | Low morphological productivity | ⚠️ Likely unreliable |
+| Idiomaticity Gap | **-1.000** | Low formulaic content | - |
+
+### 6.2 Affix Inventory (Productive Units)
+
+These are the most productive prefixes and suffixes identified by sampling the vocabulary for global substitutability patterns. A unit is considered an affix if stripping it leaves a valid stem that appears in other contexts.
+
+#### Productive Prefixes
+| Prefix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-co` | colleges, consagratos, consumible |
+| `-ca` | camelot, caldero, cabellera |
+| `-ma` | mardy, manaba, maeztu |
+
+#### Productive Suffixes
+| Suffix | Examples |
+|--------|----------|
+| `-s` | peraleios, noveciercos, engueradas |
+| `-a` | gina, pátria, aquileya |
+| `-as` | engueradas, febas, alimentadas |
+| `-os` | peraleios, noveciercos, consagratos |
+| `-an` | reflectan, goodman, recolectan |
+| `-es` | detalles, colleges, valses |
+
+### 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` | 1.86x | 126 contexts | lento, rento, vento |
+| `cion` | 1.91x | 110 contexts | scion, nacion, accion |
+| `ient` | 1.67x | 177 contexts | aient, dient, oient |
+| `rago` | 2.01x | 59 contexts | ragot, drago, crago |
+| `ranc` | 1.63x | 140 contexts | ranch, rancó, rance |
+| `enci` | 1.55x | 164 contexts | encia, renci, venciu |
+| `laci` | 2.02x | 49 contexts | lacio, glacio, placid |
+| `nter` | 1.55x | 144 contexts | anter, unter, enter |
+| `obla` | 1.85x | 56 contexts | pobla, dobla, robla |
+| `renc` | 1.66x | 81 contexts | arenc, renci, rencor |
+| `ació` | 1.87x | 47 contexts | ación, nació, fació |
+| `mbre` | 1.66x | 75 contexts | ambre, ombre, mbret |
+
+### 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 |
+|--------|--------|-----------|----------|
+| `-co` | `-s` | 61 words | conformes, columbus |
+| `-co` | `-a` | 58 words | comunicaba, conservata |
+| `-ca` | `-s` | 54 words | caseilles, cavalls |
+| `-ca` | `-a` | 46 words | carezza, carabaza |
+| `-ma` | `-a` | 38 words | maquinista, mavumengwana |
+| `-ma` | `-s` | 31 words | mamuts, mads |
+| `-ca` | `-as` | 17 words | carpaticas, castanyas |
+| `-co` | `-as` | 16 words | conillas, coladas |
+| `-ca` | `-os` | 12 words | carpos, capuzamientos |
+| `-co` | `-es` | 11 words | conformes, contimparables |
+
+### 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 |
+|------|-----------------|------------|------|
+| roncaleses | **`roncal-es-es`** | 6.0 | `roncal` |
+| coinciden | **`co-inciden`** | 4.5 | `inciden` |
+| processos | **`process-os`** | 4.5 | `process` |
+| productoras | **`productor-as`** | 4.5 | `productor` |
+| cobianchi | **`co-bianchi`** | 4.5 | `bianchi` |
+| elefantes | **`elefant-es`** | 4.5 | `elefant` |
+| musicales | **`musical-es`** | 4.5 | `musical` |
+| capelleta | **`ca-pelleta`** | 4.5 | `pelleta` |
+| lumerosas | **`lumer-os-as`** | 3.0 | `lumer` |
+| cantalojas | **`ca-ntaloj-as`** | 3.0 | `ntaloj` |
+| confiscatos | **`co-nfiscat-os`** | 3.0 | `nfiscat` |
+| concentraban | **`co-ncentrab-an`** | 3.0 | `ncentrab` |
+| cavanilles | **`ca-vanill-es`** | 3.0 | `vanill` |
+| aldeyanos | **`aldey-an-os`** | 3.0 | `aldey` |
+| cascavillos | **`ca-scavill-os`** | 3.0 | `scavill` |
+
+### 6.6 Linguistic Interpretation
+
+> **Automated Insight:**
+The language AN appears to be more isolating or has a highly fixed vocabulary. Word-level models perform nearly as well as subword models, indicating fewer productive morphological processes.
+
+---
+## 7. Summary & Recommendations
 
 ![Performance Dashboard](visualizations/performance_dashboard.png)
 
@@ -340,11 +512,12 @@ Below are text samples generated from each Markov chain model:
 
 | Component | Recommended | Rationale |
 |-----------|-------------|-----------|
-| Tokenizer | **32k BPE** | Best compression (3.80x) with low UNK rate |
-| N-gram | **5-gram** | Lowest perplexity (321) |
-| Markov | **Context-4** | Highest predictability (90.9%) |
+| Tokenizer | **64k BPE** | Best compression (4.27x) |
+| N-gram | **2-gram** | Lowest perplexity (258) |
+| Markov | **Context-4** | Highest predictability (92.6%) |
 | Embeddings | **100d** | Balanced semantic capture and isotropy |
 
+
 ---
 ## Appendix: Metrics Glossary & Interpretation Guide
 
@@ -534,7 +707,8 @@ If you use these models in your research, please cite:
   author = {Kamali, Omar},
   title = {Wikilangs: Open NLP Models for Wikipedia Languages},
   year = {2025},
-  publisher = {HuggingFace},
+  doi = {10.5281/zenodo.18073153},
+  publisher = {Zenodo},
   url = {https://huggingface.co/wikilangs}
   institution = {Omneity Labs}
 }
@@ -550,7 +724,8 @@ MIT License - Free for academic and commercial use.
 - 🤗 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: 2025-12-27 06:02:07*
+*Report Date: 2026-01-03 05:38:36*
diff --git a/models/embeddings/monolingual/an_128d.bin b/models/embeddings/monolingual/an_128d.bin
index 26de9e6c84ec6ce9800cd5ae8675241662365455..e6a2929864bb4530006d5b9d0696d4a72cc27c39 100644
--- a/models/embeddings/monolingual/an_128d.bin
+++ b/models/embeddings/monolingual/an_128d.bin
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:df977b20d5a3138783d7bf5a29de1bc1087ae8adcf91357a08b6df3286a11c57
-size 1160074298
+oid sha256:3b8c8d2f8e8ebd6d647e7092d20c2a5ed3abae1a07a6be40fc84c516534b000d
+size 1148906690
diff --git a/models/embeddings/monolingual/an_128d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/an_128d_metadata.json
index ade556b773cf881aaf2ba65dbb33b60e3473b718..2251e6adecb1d1bca7e040641b6527282337745d 100644
--- a/models/embeddings/monolingual/an_128d_metadata.json
+++ b/models/embeddings/monolingual/an_128d_metadata.json
@@ -3,11 +3,13 @@
   "dimension": 128,
   "version": "monolingual",
   "training_params": {
-    "dim": 128,
+    "algorithm": "skipgram",
     "min_count": 5,
     "window": 5,
     "negative": 5,
-    "epochs": 5
+    "epochs": 5,
+    "encoding_method": "rope",
+    "dim": 128
   },
-  "vocab_size": 130625
+  "vocab_size": 119918
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/an_32d.bin b/models/embeddings/monolingual/an_32d.bin
index 51db200fb7aee5af3ae4ada179a07b104a9520b7..a522151fff290264a04171600cd4e162633e6bfd 100644
--- a/models/embeddings/monolingual/an_32d.bin
+++ b/models/embeddings/monolingual/an_32d.bin
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:a91f101e748ee0ad7dfaa908fad3faa7fc759c6736c6983d93227a6782d7011a
-size 291754298
+oid sha256:227c09966b020164fd97d17f0e971bef21897af0662c9891e19c26eef18f815d
+size 288809666
diff --git a/models/embeddings/monolingual/an_32d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/an_32d_metadata.json
index 86c0202a34de29b098011edc23be3e775b47506a..326648163e51941ffbc57d9804435ab53d80d478 100644
--- a/models/embeddings/monolingual/an_32d_metadata.json
+++ b/models/embeddings/monolingual/an_32d_metadata.json
@@ -3,11 +3,13 @@
   "dimension": 32,
   "version": "monolingual",
   "training_params": {
-    "dim": 32,
+    "algorithm": "skipgram",
     "min_count": 5,
     "window": 5,
     "negative": 5,
-    "epochs": 5
+    "epochs": 5,
+    "encoding_method": "rope",
+    "dim": 32
   },
-  "vocab_size": 130625
+  "vocab_size": 119918
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/models/embeddings/monolingual/an_64d.bin b/models/embeddings/monolingual/an_64d.bin
index 53659dded19e7487ef3dc5eb60bfb4003f33debd..ac0ccc7a59cdb466ec6c46242b989632cba97db0 100644
--- a/models/embeddings/monolingual/an_64d.bin
+++ b/models/embeddings/monolingual/an_64d.bin
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:68087cbf97ce11afd0878309f550fb79e3d9de063a23e6bcf07049c3996b50e8
-size 581194298
+oid sha256:168f92e58a097a484a5136a652e39c7b532d3e83d40af551f9b434d64c32dcf2
+size 575508674
diff --git a/models/embeddings/monolingual/an_64d_metadata.json b/models/embeddings/monolingual/an_64d_metadata.json
index f84c39c7b402756dbc0350d755583e3ea19c6b54..02b3df13f2d62e59efac38c5adfaf9e1555f8562 100644
--- a/models/embeddings/monolingual/an_64d_metadata.json
+++ b/models/embeddings/monolingual/an_64d_metadata.json
@@ -3,11 +3,13 @@
   "dimension": 64,
   "version": "monolingual",
   "training_params": {
-    "dim": 64,
+    "algorithm": "skipgram",
     "min_count": 5,
     "window": 5,
     "negative": 5,
-    "epochs": 5
+    "epochs": 5,
+    "encoding_method": "rope",
+    "dim": 64
   },
-  "vocab_size": 130625
+  "vocab_size": 119918
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/models/subword_markov/an_markov_ctx1_subword.parquet b/models/subword_markov/an_markov_ctx1_subword.parquet
index dc1c21d4733f19d358a36a687e8e676a714a21e6..994582ba50d297c6e91c53c25b6ba52643d46023 100644
--- a/models/subword_markov/an_markov_ctx1_subword.parquet
+++ b/models/subword_markov/an_markov_ctx1_subword.parquet
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:72a3cba7b373771551a54b5cf2cbc6318340e1a3501f9b25f3d8d2f48c472a23
-size 184463
+oid sha256:8d40de84446df679c4cebd27cec50dd996c043fbace52eee0439eb6badc7bd7c
+size 168642
diff --git a/models/subword_markov/an_markov_ctx1_subword_metadata.json b/models/subword_markov/an_markov_ctx1_subword_metadata.json
index cdf29ad86e04cdaf93339eaecba99e0ed2147ae1..29a2d884f5ad8450e1b980966b9591da0fb4fc2a 100644
--- a/models/subword_markov/an_markov_ctx1_subword_metadata.json
+++ b/models/subword_markov/an_markov_ctx1_subword_metadata.json
@@ -2,6 +2,6 @@
   "context_size": 1,
   "variant": "subword",
   "language": "an",
-  "unique_contexts": 3250,
-  "total_transitions": 82537174
+  "unique_contexts": 3499,
+  "total_transitions": 69109076
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/models/subword_markov/an_markov_ctx2_subword.parquet b/models/subword_markov/an_markov_ctx2_subword.parquet
index 51e870102d6957d99620c6a6cd4fd79fe42e3479..9baad6f84281a96ebec9c4e0d73af1e8ae21ff05 100644
--- a/models/subword_markov/an_markov_ctx2_subword.parquet
+++ b/models/subword_markov/an_markov_ctx2_subword.parquet
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:9fd27d05dfe93d7d9c282432331494cc61942215e42be9ce61f99ac74a7cf3f7
-size 1142612
+oid sha256:49319842d520d6479015d48b0398bc41858ef988fef862a150994662fcc06982
+size 916009
diff --git a/models/subword_markov/an_markov_ctx2_subword_metadata.json b/models/subword_markov/an_markov_ctx2_subword_metadata.json
index d4d0247dd5e3b60e44b22f2eb5917f13ea700137..52e3bb89e3222fb3c538bc8a55b094659ffde01e 100644
--- a/models/subword_markov/an_markov_ctx2_subword_metadata.json
+++ b/models/subword_markov/an_markov_ctx2_subword_metadata.json
@@ -2,6 +2,6 @@
   "context_size": 2,
   "variant": "subword",
   "language": "an",
-  "unique_contexts": 23920,
-  "total_transitions": 82486435
+  "unique_contexts": 20583,
+  "total_transitions": 69059397
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/models/subword_markov/an_markov_ctx3_subword.parquet b/models/subword_markov/an_markov_ctx3_subword.parquet
index 3f0491821dab236861c9ff3875d676c7bad8e05d..c93dea92215b1ddaf1c14145c3a33be749fc4d65 100644
--- a/models/subword_markov/an_markov_ctx3_subword.parquet
+++ b/models/subword_markov/an_markov_ctx3_subword.parquet
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:1253e4ca1ee70bcf8b2ad676ddf40fff69b1220391f20884e1357bcafdecddc8
-size 5043098
+oid sha256:706cb13def2cb1c8316e030700d89c8a6b8edcdaa283466b09d5fe99ab709294
+size 3807898
diff --git a/models/subword_markov/an_markov_ctx3_subword_metadata.json b/models/subword_markov/an_markov_ctx3_subword_metadata.json
index 379b9b6be6f7c5dd1c78185bca884d1b2f0a834c..60ac365d677a17c2b3403dc37e2a4506588ea55d 100644
--- a/models/subword_markov/an_markov_ctx3_subword_metadata.json
+++ b/models/subword_markov/an_markov_ctx3_subword_metadata.json
@@ -2,6 +2,6 @@
   "context_size": 3,
   "variant": "subword",
   "language": "an",
-  "unique_contexts": 143854,
-  "total_transitions": 82435696
+  "unique_contexts": 109746,
+  "total_transitions": 69009718
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/models/subword_markov/an_markov_ctx4_subword.parquet b/models/subword_markov/an_markov_ctx4_subword.parquet
index f80ccc000745879e35c300188162fa8a0c935fa4..a537d4792be3c625411165883c6ae6788f4936eb 100644
--- a/models/subword_markov/an_markov_ctx4_subword.parquet
+++ b/models/subword_markov/an_markov_ctx4_subword.parquet
@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:b7ca1fb83528f0a8a6947d8f7636bc221319b40e1be50b7b392667b6a626ecb3
-size 17868053
+oid sha256:5eba517deec4e418e88d7689e4203c7c287c5ff4a05060f0fbb2342c404dccc8
+size 13264812
diff --git a/models/subword_markov/an_markov_ctx4_subword_metadata.json b/models/subword_markov/an_markov_ctx4_subword_metadata.json
index 100c162a8635822f510ff2f519341c647d7e2032..62638345ac3e47152077f0fb16bc899cc0803f39 100644
--- a/models/subword_markov/an_markov_ctx4_subword_metadata.json
+++ b/models/subword_markov/an_markov_ctx4_subword_metadata.json
@@ -2,6 +2,6 @@
   "context_size": 4,
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\ No newline at end of file
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+autariba	-15475
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+▁dividen	-15478
+▁espunya	-15479
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+▁alsina	-26742
+▁amplos	-26743
+▁antena	-26744
+▁arriga	-26745
+▁baells	-26746
+▁bancos	-26747
+▁baptis	-26748
+▁barnes	-26749
+▁bestué	-26750
+▁borges	-26751
+▁brunet	-26752
+▁caldes	-26753
+▁caseta	-26754
+▁castet	-26755
+▁cayita	-26756
+▁cesión	-26757
+▁chaney	-26758
+▁chavel	-26759
+▁chopin	-26760
+▁coming	-26761
+▁compan	-26762
+▁crapas	-26763
+▁davies	-26764
+▁despob	-26765
+▁durham	-26766
+▁escuro	-26767
+▁facera	-26768
+▁fundar	-26769
+▁glover	-26770
+▁guaran	-26771
+▁hector	-26772
+▁hocino	-26773
+▁infanz	-26774
+▁jürgen	-26775
+▁khyber	-26776
+▁larvas	-26777
+▁lorenz	-26778
+▁lucent	-26779
+▁malawi	-26780
+▁mandib	-26781
+▁mareas	-26782
+▁marley	-26783
+▁mecina	-26784
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+▁nostra	-26786
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+▁paller	-26788
+▁pamela	-26789
+▁pardin	-26790
+▁pasaus	-26791
+▁planos	-26792
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+▁galcer	-30226
+▁garner	-30227
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+▁gellér	-30229
+▁gemini	-30230
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+▁heredó	-30233
+▁hernán	-30234
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-tractaus	-17440
-▁albacet	-17441
-▁arcebis	-17442
-▁basilea	-17443
-▁botigas	-17444
-▁brennan	-17445
-▁captain	-17446
-▁creixen	-17447
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-▁mantién	-17449
-▁perspec	-17450
-▁piratas	-17451
-▁villano	-17452
-▁casanova	-17453
-▁escartín	-17454
-▁existent	-17455
-▁gravedat	-17456
-▁libertad	-17457
-▁maquilla	-17458
-▁torneyos	-17459
-encialment	-17460
-semblement	-17461
-▁concentra	-17462
-▁cubiertas	-17463
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-▁indichenas	-17470
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-▁proporcion	-17472
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-ferramientas	-17474
-▁cheorchiano	-17475
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-astronomía	-17968
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-'«	-18113
-hil	-18114
-kho	-18115
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-▁campesina	-53338
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-▁escurpión	-53371
-▁espadanya	-53372
-▁espritual	-53373
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-▁estandars	-53375
-▁estrimera	-53376
-▁feldkirch	-53377
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-▁friesiana	-53381
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-▁galapagos	-53383
-▁garcilaso	-53384
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-▁matricula	-53400
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-▁monastico	-53402
-▁monegasco	-53403
-▁montluçon	-53404
-▁montrejau	-53405
-▁moreruela	-53406
-▁mühlkreis	-53407
-▁natalidat	-53408
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-▁pancracio	-53410
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-▁anglonorman	-55442
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+▁larrosa	-35172
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+▁lepiota	-35174
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+▁lorenés	-35176
+▁lunetas	-35177
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+▁audoubert	-39285
+▁australis	-39286
+▁automovil	-39287
+▁babilonia	-39288
+▁bandurria	-39289
+▁basketacb	-39290
+▁becquerel	-39291
+▁beethoven	-39292
+▁bellostas	-39293
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+▁benedí	-48160
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+▁berets	-48162
+▁bezana	-48163
+▁bezeit	-48164
+▁blanqu	-48165
+▁bobina	-48166
+▁bonham	-48167
+▁borgia	-48168
+▁bovina	-48169
+▁brazil	-48170
+▁brodie	-48171
+▁brăila	-48172
+▁bárbol	-48173
+▁calvar	-48174
+▁cambus	-48175
+▁campis	-48176
+▁campoy	-48177
+▁candle	-48178
+▁canins	-48179
+▁cardos	-48180
+▁caroch	-48181
+▁cateau	-48182
+▁cazaux	-48183
+▁cazcar	-48184
+▁ceniza	-48185
+▁chieti	-48186
+▁chorus	-48187
+▁chudea	-48188
+▁cibada	-48189
+▁cierre	-48190
+▁cirera	-48191
+▁clados	-48192
+▁clasca	-48193
+▁cocote	-48194
+▁colina	-48195
+▁comtat	-48196
+▁conesa	-48197
+▁consue	-48198
+▁coster	-48199
+▁creban	-48200
+▁cuitre	-48201
+▁cunyau	-48202
+▁cupido	-48203
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+▁condicionada	-52234
+▁conferencias	-52235
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+▁guirguillano	-52243
+▁hellfighters	-52244
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+▁indoiranicas	-52246
+▁manipulación	-52247
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+▁orichinarias	-52253
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+▁cartagena	-54999
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+▁cautivaba	-55001
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+▁cautivato	-55003
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+▁cebollada	-55005
+▁charleroi	-55006
+▁chefatura	-55007
+▁chenerata	-55008
+▁cheroncio	-55009
+▁chimnasio	-55010
+▁chustillo	-55011
+▁coccifera	-55012
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+▁tejau	-57063
+▁teuto	-57064
+▁thiba	-57065
+▁tilla	-57066
+▁tillo	-57067
+▁tipog	-57068
+▁torio	-57069
+▁torón	-57070
+▁treni	-57071
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+▁aurensan	-58281
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+▁bardette	-58285
+▁barruelo	-58286
+▁basconia	-58287
+▁bassella	-58288
+▁basterds	-58289
+▁belianes	-58290
+▁bellucci	-58291
+▁benedikt	-58292
+▁benlloch	-58293
+▁bhupathi	-58294
+▁biddanoa	-58295
+▁boadella	-58296
+▁bosanski	-58297
+▁botánico	-58298
+▁bouville	-58299
+▁bragança	-58300
+▁brennero	-58301
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+▁brindisi	-58303
+▁brunetto	-58304
+▁burguete	-58305
+▁caballet	-58306
+▁caballus	-58307
+▁cabdella	-58308
+▁cabietos	-58309
+▁cabranes	-58310
+▁calcanyo	-58311
+▁calienta	-58312
+▁canonica	-58313
+▁cantante	-58314
+▁caparras	-58315
+▁capellan	-58316
+▁capitana	-58317
+▁capolada	-58318
+▁carabias	-58319
+▁carlismo	-58320
+▁carriata	-58321
+▁caselles	-58322
+▁catieras	-58323
+▁cedevita	-58324
+▁cenizate	-58325
+▁centenas	-58326
+▁centrato	-58327
+▁cerollas	-58328
+▁cetacios	-58329
+▁chakiris	-58330
+▁chechens	-58331
+▁chelatas	-58332
+▁chemecar	-58333
+▁chesosas	-58334
+▁chestora	-58335
+▁chiclana	-58336
+▁chinollo	-58337
+▁chuliode	-58338
+▁colector	-58339
+▁combatió	-58340
+▁comunale	-58341
+▁concaber	-58342
+▁concluye	-58343
+▁concorde	-58344
+▁conellos	-58345
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+▁detectan	-58373
+▁devonián	-58374
+▁dichitos	-58375
+▁dieterle	-58376
+▁diploide	-58377
+▁diplomas	-58378
+▁disparan	-58379
+▁dominata	-58380
+▁dominato	-58381
+▁donibane	-58382
+▁dornbirn	-58383
+▁eadweard	-58384
+▁eastwick	-58385
+▁eberhard	-58386
+▁echipcia	-58387
+▁eclesiás	-58388
+▁edizioak	-58389
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+▁conference	-59049
+▁confesions	-59050
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+▁construius	-59052
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+▁entadebant	-59079
+▁enterament	-59080
+▁entreviñas	-59081
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+▁continato	-63172
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+▁compatibles	-63728
+▁completando	-63729
+▁concepcions	-63730
+▁conclusions	-63731
+▁conselhièra	-63732
+▁conservatas	-63733
+▁consistorio	-63734
+▁contribuyiu	-63735
+▁controlatos	-63736
+▁cosmolochía	-63737
+▁derivacions	-63738
+▁descendents	-63739
+▁describindo	-63740
+▁desencadena	-63741
+▁desenvolicó	-63742
+▁destruyindo	-63743
+▁distribuyir	-63744
+▁echiptologo	-63745
+▁ecolochicas	-63746
+▁encomenzaba	-63747
+▁escherichia	-63748
+▁escornadero	-63749
+▁escultorica	-63750
+▁espirituals	-63751
+▁estadillano	-63752
+▁euskaldunak	-63753
+▁facturación	-63754
+▁fontanillas	-63755
+▁galatasaray	-63756
+▁galorromano	-63757
+▁guillermina	-63758
+▁hammersmith	-63759
+▁hereditaria	-63760
+▁herguijuela	-63761
+▁histolochía	-63762
+▁homochenias	-63763
+▁humoristica	-63764
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+▁introductor	-63766
+▁khmelnitski	-63767
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+▁membranosas	-63775
+▁minoritario	-63776
+▁mitolochica	-63777
+▁montgiscard	-63778
+▁morfolochia	-63779
+▁multiplicar	-63780
+▁murciagalos	-63781
+▁nominalment	-63782
+▁observancia	-63783
+▁obstrucción	-63784
+▁onomatopeya	-63785
+▁pantherinae	-63786
+▁participaba	-63787
+▁penicilinas	-63788
+▁pentecostés	-63789
+▁perceptible	-63790
+▁perciformes	-63791
+▁permanencia	-63792
+▁plantagenet	-63793
+▁pottenstein	-63794
+▁practicaban	-63795
+▁predecesors	-63796
+▁preparadors	-63797
+▁pretensions	-63798
+▁prioritario	-63799
+▁privilegios	-63800
+▁prosecution	-63801
+▁psiquiatría	-63802
+▁recomiendan	-63803
+▁reconquerió	-63804
+▁reconquirió	-63805
+▁restricción	-63806
+▁restrinchir	-63807
+▁ribagorçano	-63808
+▁santorromán	-63809
+▁scarborough	-63810
+▁senftenberg	-63811
+▁socioeconom	-63812
+▁solidaridad	-63813
+▁sorotaptico	-63814
+▁soterranios	-63815
+▁statistical	-63816
+▁subsiguient	-63817
+▁succedioron	-63818
+▁supermercau	-63819
+▁tecnicismos	-63820
+▁tegucigalpa	-63821
+▁telenovelas	-63822
+▁tequixquiac	-63823
+▁tirailleurs	-63824
+▁topografica	-63825
+▁trintignant	-63826
+▁valsequillo	-63827
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\ No newline at end of file
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Binary files a/visualizations/markov_entropy.png and b/visualizations/markov_entropy.png differ
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Binary files a/visualizations/model_sizes.png and b/visualizations/model_sizes.png differ
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