== top-50 EN by corpus count ==
'▁the' 's' '▁of' '▁and' '▁in' '▁for' '▁is' '▁many' 'es' '▁re' 'ing' 'ach' '▁How' '▁as' '▁he' 'y' '▁on' '▁has' '▁are' 'ly' '▁c' '▁that' '▁she' 've' '▁how' 'ge' '▁The' 'se' '▁his' '▁con' '▁f' '▁with' '▁her' '▁ho' '▁much' '▁da' '▁per' '▁at' '▁have' '▁be' 'ur' '▁ex' '▁com' 'ts' '▁bu' '▁can' '▁than' 'th' 'tal' 'ning'
== random-30 EN ==
'▁Quin' '▁men' '▁cri' 'vic' 'ias' '▁due' 'cle' '▁win' 'dt' '▁ho' '▁Ron' '▁Andrew' 'clu' 'vel' '▁That' '▁first' 'tal' '▁impor' 'vol' '▁you' '▁has' '▁fun' 'style' 'cause' 'oth' '▁have' '▁zoo' 'are' '▁Rose' 'chie'
== top-50 PL by corpus count ==
'▁i' '▁z' '▁na' '▁się' '▁jest' '▁nie' '▁C' '▁B' '▁D' '▁od' '▁OK' '▁że' '▁są' 'ki' 'ka' '▁za' '▁przy' '▁przez' '▁ale' '▁jak' 'owa' 'nia' '▁oraz' '▁bardzo' '▁lub' 'owej' 'owego' '▁dla' 'ż' 'owych' '▁bez' '▁tylko' '▁może' '▁tego' 'ku' '▁pod' '▁ze' 'ko' '▁być' 'owy' 'nych' '▁tym' '▁można' 'za' 'owo' '▁jako' 'zy' '▁Pra' '▁należy' 'ną'
== random-30 PL ==
'nięte' '▁poddać' 'mocy' '▁królów' '▁włącza' 'dniejsze' 'lacją' 'NIE' '▁prawidłowości' '▁przeznaczone' 'żniczka' '▁wir' '▁dawki' '▁przyznał' '▁mogło' '▁pojawienia' 'zo' '▁szacunków' '▁zakłopo' '▁syn' '▁podłodze' '▁zasięg' 'łała' '▁okazały' '▁izol' '▁męż' 'tyki' '▁spóź' '▁Zdjęcie' '▁szanse'
== sample OTHER with high counts in both corpora (ambiguous) ==
'<0x5F>' '<0x80>' '<0x82>' '<0x89>' '<0x99>' '<0xA9>' '<0xB1>' '<0xB3>' '<0xB5>' '<0xBC>' '<0xC3>' '<0xCE>' '<0xCF>' '<0xE2>' 'ie' '▁p' '▁w' '▁s' 'na' 'ow' 'ni' 'nie' 'ch' 'st' 'ra' '▁d' '▁o' '▁t' 'ro' '▁m' '▁k' '▁po' 'li' 'ne' 'je' 'go' 'ny' 'le' '▁b' 'ci'