diff --git a/.idea/dataSources.xml b/.idea/dataSources.xml
index b107ce4ca3a79f7f5826f7ffc210ba86e52076fc..0099918345a218dbf11622cb15dd7f62f18a7b7a 100644
--- a/.idea/dataSources.xml
+++ b/.idea/dataSources.xml
@@ -8,5 +8,20 @@
       <jdbc-url>jdbc:sqlite:$PROJECT_DIR$/db/data.db</jdbc-url>
       <working-dir>$ProjectFileDir$</working-dir>
     </data-source>
+    <data-source source="LOCAL" name="datasets" uuid="60936a36-cd03-415e-8d9f-d2cf25edcba4">
+      <driver-ref>sqlite.xerial</driver-ref>
+      <synchronize>true</synchronize>
+      <jdbc-driver>org.sqlite.JDBC</jdbc-driver>
+      <jdbc-url>jdbc:sqlite:$PROJECT_DIR$/db/datasets.db</jdbc-url>
+      <working-dir>$ProjectFileDir$</working-dir>
+      <libraries>
+        <library>
+          <url>file://$APPLICATION_CONFIG_DIR$/jdbc-drivers/Xerial SQLiteJDBC/3.45.1/org/xerial/sqlite-jdbc/3.45.1.0/sqlite-jdbc-3.45.1.0.jar</url>
+        </library>
+        <library>
+          <url>file://$APPLICATION_CONFIG_DIR$/jdbc-drivers/Xerial SQLiteJDBC/3.45.1/org/slf4j/slf4j-api/1.7.36/slf4j-api-1.7.36.jar</url>
+        </library>
+      </libraries>
+    </data-source>
   </component>
 </project>
\ No newline at end of file
diff --git a/api/api_functions.py b/api/api_functions.py
index d4d5cd11c994289167af706c9cfef52f47b820cd..ede32afde30694df0fbd62c2d20d705c5386e6c3 100644
--- a/api/api_functions.py
+++ b/api/api_functions.py
@@ -1,5 +1,7 @@
 from flask import make_response, jsonify
 
+from func.llm_summarization.llm_summarization import get_corpus_summary
+from func.topic_extraction.topic_extraction import run_topic_extraction_on
 from func.ner.ner import *
 from func.sentiment.sentiment import *
 from func.translation.translation import run_translation_on_text
@@ -9,6 +11,11 @@ from func.concordance.concordance import *
 from func.mutlidatasets.multidatasets import *
 from func.neroverall.neroverall import *
 from func.usasFine.usasFine import *
+from func.upload.upload import *
+from func.getdataset.getdataset import *
+from func.getfiles.getfiles import *
+from func.getallids.getallids import *
+from func.nlp_stance.nlp_stance import run_nlp_stance_on_text
 
 # Perform NER on a file
 # TAKES XML text page
@@ -97,4 +104,59 @@ def run_neroverall_all(page):
 
     return make_response(jsonify(result), 400)
 
+def run_upload_all(page):
+    result = upload_file(page)
 
+    if result["code"] == "SUCCESS":
+        return make_response(jsonify(result), 201)
+
+    return make_response(jsonify(result), 400)
+
+def get_dataset_all(page):
+    result = get_dataset(page)
+
+    if result["code"] == "SUCCESS":
+        return make_response(jsonify(result), 201)
+
+    return make_response(jsonify(result), 400)
+
+def get_files_all(page):
+    result = get_files(page)
+
+    if result["code"] == "SUCCESS" or result["code"] == "EMPTY":
+        return make_response(jsonify(result), 201)
+
+    return make_response(jsonify(result), 400)
+
+
+def get_dataset_ids():
+    result = get_all_dataset_ids()
+
+    if result["code"] == "SUCCESS":
+        return make_response(jsonify(result), 200)
+
+    return make_response(jsonify(result), 400)
+
+def run_nlp_stance(table, dataset_id):
+    result = run_nlp_stance_on_text(table, dataset_id)
+
+    if result["code"] == "SUCCESS":
+        return make_response(jsonify(result), 201)
+
+    return make_response(jsonify(result), 400)
+
+def run_llm_summarization(dataset_id):
+    result = get_corpus_summary(dataset_id)
+
+    if result["code"] == "SUCCESS":
+        return make_response(jsonify(result), 201)
+
+    return make_response(jsonify(result), 400)
+
+def run_topic_extraction(summaries_table):
+    result = run_topic_extraction_on(summaries_table)
+
+    if result["code"] == "SUCCESS":
+        return make_response(jsonify(result), 201)
+
+    return make_response(jsonify(result), 400)
diff --git a/db/data.db b/db/data.db
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5793d1cec4308c561a2dbb9c23598f4ffd957c34
Binary files /dev/null and b/db/data.db differ
diff --git a/db/datasets.db b/db/datasets.db
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cde875a2ec60e84f813b1fc79f999e817796427e
Binary files /dev/null and b/db/datasets.db differ
diff --git a/db/db_config.py b/db/db_config.py
index f733aee269e6a2f209918c0a42010573c1ae1f5b..5bad7b043ed229ff5ecb5f874ef094e994641f90 100644
--- a/db/db_config.py
+++ b/db/db_config.py
@@ -3,6 +3,6 @@ import sqlite3
 
 def get_db():
 
-    conn = sqlite3.connect('/Users/tom/PycharmProjects/cognistance/db/data.db')
+    conn = sqlite3.connect('db/datasets.db')
     cursor = conn.cursor()
     return conn, cursor
\ No newline at end of file
diff --git a/db/db_creation.py b/db/db_creation.py
index 7a733ea1815df7d9d3530550cf8f8fd687fa6761..03aac9c7a4f5933dc60fe0fa0ee3f6f5c08f69ce 100644
--- a/db/db_creation.py
+++ b/db/db_creation.py
@@ -1,23 +1,24 @@
 import sqlite3
 
 # Connect to an SQLite database (or create it if it doesn't exist)
-conn = sqlite3.connect('data.db')
+#conn = sqlite3.connect('data.db')
+conn = sqlite3.connect('datasets.db')
 
 # Create a cursor object using the cursor() method
 cursor = conn.cursor()
 
 # Create table
 # Create table
-cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS news
-             (id integer primary key, title text, location text, pubyear text, pubdate text, websource text, loaddate text, content longtext)''')
-
-
+#cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS news
+#             (id integer primary key, title text, location text, pubyear text, pubdate text, websource text, loaddate text, content longtext)''')
 
+cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS datasets (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT)''')
+cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS files (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, dataset_id INTEGER, filename TEXT, date TEXT, content TEXT, FOREIGN KEY(dataset_id) REFERENCES datasets(id))''')
 # Insert a row of data
 #cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
 
 # to select all column we will use
-statement = '''SELECT * FROM news'''
+statement = '''SELECT * FROM datasets'''
 
 cursor.execute(statement)
 print("All the data")
diff --git a/func/collocation/collocation.py b/func/collocation/collocation.py
index 0709e9767886c0f9a6c967042828faad79a36e3a..185024aee60d5c7239e9a8419ff2388a87b38ced 100644
--- a/func/collocation/collocation.py
+++ b/func/collocation/collocation.py
@@ -7,20 +7,37 @@ from nltk.metrics import TrigramAssocMeasures
 from nltk.collocations import BigramCollocationFinder
 from nltk.metrics import BigramAssocMeasures
 from db.db_config import get_db
-
+from googletrans import Translator
+import asyncio
 
 def run_collocation_on_text(page):
+    translator = Translator()
+    datasetid = page.split('__')[0]
+    inputstring = page.split('__')[1]
+    #detectlanguage = asyncio.run(translator.detect(inputstring))
+    #print('detected language: ',detectlanguage)
+    inputstringCh = asyncio.run(translator.translate(inputstring, src='en', dest='zh-cn')).text.strip()
+    #inputstringCh = translatech(inputstring).text.strip()
+    print('inputstring original: ',inputstring)
+    print('inputstringCh translated: ',inputstringCh)
+    print('-----------------------------')
+
+    #datasetid = page.split('><p>')[0].replace('<div id=', '').replace('"', '').strip()
+    #print('dataset id in run_collocation_on_text: ',datasetid)
+
 
     collocations = []
 
     nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
     conn, cursor = get_db()
-    cursor.execute('SELECT * from news;')
+    #cursor.execute('SELECT * from news;')
+    cursor.execute('SELECT * from files where dataset_id = "' + datasetid + '";')
     res = cursor.fetchall()
 
     data = []
 
     for row in res:
+        print('row in collocation from db: ',row)
 
         docid = row[0]
 
@@ -58,8 +75,11 @@ def run_collocation_on_text(page):
     #allscores = scoredbigrams+scoretrigrams
     for item in scoredbigrams:
         itemstr = " ".join(i for i in item[0])
-        if '部' in itemstr:
-            itemstrnew = itemstr.replace('部','').strip().replace(' ','')
+        #if '部' in itemstr:
+        if inputstringCh in itemstr:
+            #itemstrnew = itemstr.replace('部','').strip().replace(' ','')
+            itemstrnew = itemstr.replace(inputstringCh, '').strip().replace(' ', '')
+            #print('itemstrnew: ',itemstrnew)
             #translation = translate(itemstr.replace('部','').strip()).text.lower()
             #print(translation)
             #print('--------------')
diff --git a/func/concordance/concordance.py b/func/concordance/concordance.py
index 5a0fe246bb643fc98e302fd7a7296e7ec339c8d2..166cfb5d969b082cca10186bd01d2db17e2f00da 100644
--- a/func/concordance/concordance.py
+++ b/func/concordance/concordance.py
@@ -5,15 +5,18 @@ from spacy.matcher import PhraseMatcher
 from db.db_config import get_db
 from nltk.collocations import BigramCollocationFinder
 from nltk.metrics import BigramAssocMeasures
+from googletrans import Translator
+import asyncio
 
 
 
-def collocations():
+def collocations(datasetid,word):
     collocations = []
 
     nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
     conn, cursor = get_db()
-    cursor.execute('SELECT * from news;')
+    #cursor.execute('SELECT * from news;')
+    cursor.execute('SELECT * from files where dataset_id = "' + datasetid + '";')
     res = cursor.fetchall()
 
     data = []
@@ -48,7 +51,8 @@ def collocations():
     # allscores = scoredbigrams+scoretrigrams
     for item in scoredbigrams:
         itemstr = " ".join(i for i in item[0])
-        if '部' in itemstr:
+        #if '部' in itemstr:
+        if word in itemstr:
             itemstrnew = itemstr
             #translation = translate(itemstr).text.lower()
             # print(translation)
@@ -65,11 +69,19 @@ def collocations():
 
 
 def run_concordance_on_text(page):
-    #print('page: ',page)
-    page = page+'部'
+    translator = Translator()
+    datasetid = page.replace('<p>Collocations for','').replace('for dataset','').replace('</p>','').split()[1].strip()
+    word = page.replace('<p>Collocations for','').replace('for dataset','').split()[0].strip()
+
+    wordch = asyncio.run(translator.translate(word, src='en', dest='zh-cn')).text.strip()
+
+    print('datasetid inside run_concordance_on_text: ',datasetid)
+    print('word inside run_concordance_on_text: ', wordch)
+    #page = page+'部'
     nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
     conn, cursor = get_db()
-    cursor.execute('SELECT * from news;')
+    #cursor.execute('SELECT * from news;')
+    cursor.execute('SELECT * from files where dataset_id = "' + datasetid + '";')
     res = cursor.fetchall()
     data = []
     for row in res:
@@ -78,7 +90,7 @@ def run_concordance_on_text(page):
         data.append([docid, content])
 
     concordances = []
-    terms = collocations()
+    terms = collocations(datasetid,wordch)
 
     #terms = [page]
     for i in range(0, len(data)):
diff --git a/func/getallids/getallids.py b/func/getallids/getallids.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0fbd2eccf86bb6d26ae2ba35e1b934dd987b3f36
--- /dev/null
+++ b/func/getallids/getallids.py
@@ -0,0 +1,27 @@
+from db.db_config import get_db
+
+def get_all_dataset_ids():
+    """Fetch all datasets and their associated files."""
+    conn, cursor = get_db()
+    cursor = conn.cursor()
+
+    cursor.execute("SELECT id FROM datasets")
+    datasets = cursor.fetchall()
+
+    dataset_list = []
+    for dataset in datasets:
+        #print('inside get_all_dataset_ids dataset', dataset)
+        dataset_id = dataset[0]
+        cursor.execute("SELECT filename, date FROM files WHERE dataset_id = ?", (dataset_id,))
+        files = cursor.fetchall()
+
+        dataset_list.append({
+            "dataset_id": dataset_id,
+            "files": [{"title": f[0], "date": f[1]} for f in files]
+        })
+
+
+
+    conn.close()
+    print('inside get_all_dataset_ids, dataset_list: ', dataset_list)
+    return {"datasets": dataset_list, "message": "Success", "code": "SUCCESS"}
diff --git a/func/getdataset/getdataset.py b/func/getdataset/getdataset.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6f1169343f62d27fc115ec72fbb5468c08b69c77
--- /dev/null
+++ b/func/getdataset/getdataset.py
@@ -0,0 +1,28 @@
+from db.db_config import get_db
+
+def get_dataset(page):
+
+    is_empty = page.get("is_empty", True)
+    dataset_id = page.get("dataset_id")  # Check if dataset ID is provided
+
+    conn, cursor = get_db()
+    cursor = conn.cursor()
+
+    if is_empty and not dataset_id:
+        # Create a new dataset ID if table is empty and no ID exists
+        cursor.execute("INSERT INTO datasets DEFAULT VALUES")
+        dataset_id = cursor.lastrowid
+    elif not is_empty and dataset_id:
+        # If table is not empty and dataset ID exists, return it
+        pass  # No need to fetch anything, just return the given dataset_id
+    else:
+        # If no dataset ID was provided, return the latest one in the database
+        cursor.execute("SELECT id FROM datasets ORDER BY id DESC LIMIT 1")
+        result = cursor.fetchone()
+        dataset_id = result[0] if result else None
+
+    conn.commit()
+    conn.close()
+
+    result = {"dataset_id": dataset_id, "message": "Done", "code": "SUCCESS"}
+    return result
diff --git a/func/getfiles/getfiles.py b/func/getfiles/getfiles.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9a00002a8e759d374e34729dc4fbdf792a0b0509
--- /dev/null
+++ b/func/getfiles/getfiles.py
@@ -0,0 +1,24 @@
+from db.db_config import get_db
+
+
+def get_files(dataset_id):
+    print('received page within get files: ',dataset_id)
+
+     # Read JSON body
+
+
+    if not dataset_id:
+        return {"message": "Missing dataset_id", "code": "ERROR"}, 400  # Return error if missing
+
+    conn, cursor = get_db()
+    cursor.execute("SELECT filename, date FROM files WHERE dataset_id = ?", (dataset_id,))
+    files = [{"title": row[0], "date": row[1]} for row in cursor.fetchall()]
+
+    print(f"Retrieved files for dataset_id {dataset_id}: {files}")
+    conn.close()
+
+    if not files:
+        print(f"No files found for dataset_id {dataset_id}")  # Log warning
+        return {"files": [], "message": "No files found", "code": "EMPTY"}
+
+    return {"files": files, "message": "Success", "code": "SUCCESS"}
diff --git a/func/llm_summarization/__pycache__/llm_summarization.cpython-39.pyc b/func/llm_summarization/__pycache__/llm_summarization.cpython-39.pyc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0e1eca0892ec04e44509128c34b05d4650f6bc22
Binary files /dev/null and b/func/llm_summarization/__pycache__/llm_summarization.cpython-39.pyc differ
diff --git a/func/llm_summarization/llm_summarization.py b/func/llm_summarization/llm_summarization.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e98b3baea7d9d87dc9bc08f5b50342f5d13afc1f
--- /dev/null
+++ b/func/llm_summarization/llm_summarization.py
@@ -0,0 +1,51 @@
+import re
+import json
+import ollama
+
+from db.db_config import get_db
+
+# DEFAULT_SUMMARY = "func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek_english_summary.json"
+# DEFAULT_SUMMARY = "func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek-1_5b_english_summary.json"
+DEFAULT_SUMMARY = "func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek-1_5b_chinese_summary.json"
+
+
+def deepseek_cleanup_summary(summary):
+    return re.sub(r'<think>(?s:.)*</think>', '', summary).strip()
+
+
+def get_llm_answer(text, conf):
+    return ollama.chat(
+        model=conf['model'],
+        messages=[
+            {
+                "role": m['role'],
+                "content": m['content'].format(text=text)
+            }
+            for m in conf['prompts']
+        ]
+    ).message.content
+
+
+def get_summary(text, conf):
+    return deepseek_cleanup_summary(get_llm_answer(text, conf))
+
+
+def get_corpus_summary(dataset_id, conf_file=DEFAULT_SUMMARY):
+    conn, cursor = get_db()
+    cursor.execute(f'SELECT filename, content from files where dataset_id = "{dataset_id}";')
+    res = cursor.fetchall()
+
+    with open(conf_file, "r") as f:
+        conf = json.load(f)
+
+    return {
+        'output': [
+            {
+                "0 Title": row[0],
+                "1 Summary": get_summary(row[-1], conf=conf),
+            }
+            for row in res
+        ],
+        'message': 'Done',
+        'code': 'SUCCESS'
+    }
diff --git a/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek-1_5b_chinese_summary.json b/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek-1_5b_chinese_summary.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..338b78f60f9223c9c31c70db516698e8a063f074
--- /dev/null
+++ b/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek-1_5b_chinese_summary.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "model": "deepseek-r1:1.5b",
+  "prompts": [
+    {"role": "system", "content": "你是一个总结文件的得力助手。\n对于我提供给你的每份文件，你都应该对文件做出简要总结。\n总结的长度应约为 60 个字符。总结必须是中文。"},
+    {"role": "user", "content": "{text}\n\n\n请使用大约 60 个字符提供上述文本的摘要。"}
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek-1_5b_english_summary.json b/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek-1_5b_english_summary.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ad8690901d4fafdedc4f267e2a4d182fda275c8a
--- /dev/null
+++ b/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek-1_5b_english_summary.json
@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+  "model": "deepseek-r1:1.5b",
+  "prompts": [
+    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that summarizes documents.\nFor each document I provide you, you should respond with a brief summary of the document.\nThe summary should be between 20 and 40 words in length. The summary MUST be in English."},
+    {"role": "user", "content": "净水厂上方，是鱼翔浅底的景象\n\n\n陈甜甜 童凡 本报记者 蒋琳珊\n\n\n今年6月5日是第53个世界环境日，也是中国的第10个环境日。生态环境部公布的2024年环境日主题为\"全面推进美丽\n中国建设\"。近年来，税务部门注重发挥绿色税收职能作用，引导企业全面加快绿色转型，一个个鲜活的转型案例，\n成为美丽中国建设的生动注脚。地埋式低碳净水厂就是其中之一。\n\n\n初夏时节，当记者走进毗邻广州海珠国家湿地公园的一处新晋打卡地，鸟鸣花艳，流水潺潺，鱼翔浅底，简直美不胜\n收。\n\n令人意外的是，在这片园林的地下17米深处，却“藏”着一座地埋式净水工厂――广州水投净水公司沥\n广州城因水而生，依水而兴，以水为脉。近年来，广州水投净水公司在中心城区运营着9座地埋式低碳净水厂，这些\n净水厂因其先进的理念、超高的颜值频频“出圈”，成为网红打卡地。其中，沥\n地埋式低碳净水厂是如何工作的呢？广州水投净水公司总会计师王崇告诉记者，企业将污水处理设施全部转移到平均\n17米深的地下空间，污水被引入地下后，通过预处理、生化处理、深度处理等环节处理后，出水可达国家一级A及地\n表V类水标准较严值。随即，经过净化的水会被循环利用为厂区生产用水、景观用水以及周边环境补水，源源不断地\n补充海珠湿地水系。\"整个污水处理过程都实现了全封闭运行，并将臭气、噪声降至最低，形成了'地下建厂，地上建\n园'的园林式净水厂。\"王崇说。\n\n记者了解到，目前沥\n\"在实现智慧化净水处理的过程中，研发是核心。\"王崇告诉记者，研发需要持续投入人力、物力和财力，是国家近年\n出台的一系列鼓励节能环保的税收优惠政策，特别是环境保护税\"多排多缴、少排少缴、不排不缴\"的激励机制，助推\n企业下大决心循\"绿\"转型，加大研发，坚持以\"绣花功夫\"践行\"绿水青山就是金山银山\"理念。据悉，从2021年建成运\n行至今，沥　　其实，沥\n广州市朗坤环境科技有限公司（以下简称朗坤科技）拥有技术专利19项，其依托菌株构建、微生物发酵、生物酶法等\n技术，每年能将约15万吨俗称\"地沟油\"的废弃油脂，深加工转化成超13万吨生物柴油、清洁电力、沼气等生物能源产\n\nhttps://advance.lexis.com/api/document?collection=news&id=urn:contentItem:6C7C-RFB1-DYMS-S2CW-00000-00&context=1519360\n\n\n\n品。2024年4月，朗坤科技参与的广州市生物柴油推广应用试点项目，入选国家能源局全国首批生物柴油推广应用试\n点项目公示名单。近年，朗坤科技累计享受到4500多万元资源综合利用退税和废弃物环保处理免税优惠，充裕了发\n展资金。尝到绿色发展的\"甜头\"后，朗坤科技随即对工厂智能化和绿色化提升项目追加投入约2000万元，进一步提高\n了生产效率和环保标准。据悉，今年企业还计划投入1000万元用于升级生物柴油生产线。\n\n\n同样，在韶关，台泥（韶关）水泥有限公司三年间投入1.3亿元，使水泥生产过程中产生的污染物远低于国家规定的\n排放标准，实现\"少排少缴\"；在清远，当地税务部门与生态环境部门联合签署了《美丽清远协同合作备忘录》，开展\n绿色税制协同共治；在惠州，税务部门定期来到化工产业园区，为企业开展环境保护税专题政策辅导……\n\n\n近年来，广东税务部门减税费、优服务、强共治，打通\"政策+服务+数据\"税收管理链条，充分释放绿色税制的\"绿色\n效应\"。2023年，广东税务部门试点上线了\"环保税管理小助手\"，实现数据自动全量提取，帮助企业防范涉税风险，\n促进税务监管效能提升。同时，广东税务部门还畅通与生态环境、自然资源、住房建设、金融监管等部门的信息共享\n渠道，搭建与行业协会、科研院所、高校之间的信息交流平台，不断深化绿色税收共治格局，助企向\"绿\"而兴，携手\n共绘美丽广东。\n\n\n\nPlease provide an English summary of the text above using between 20 and 40 words."},
+    {"role": "assistant", "content": "Guangdong's tax authorities used the green tax to encourage energy conservation and environmental protection to accelerate the green transformation of enterprises. Examples include underground low-carbon water purification, waste oil conversion to bioenergy, and reduced pollutants in cement production."},
+    {"role": "user", "content": "{text}\n\n\nPlease provide an English summary of the text above using between 20 and 40 words."}
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek_chinese_summary.json b/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek_chinese_summary.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2bf00c893339f00b84d2e64b7054120daa429f7f
--- /dev/null
+++ b/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek_chinese_summary.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "model": "deepseek-r1:14b",
+  "prompts": [
+    {"role": "system", "content": "你是一个总结文件的得力助手。\n对于我提供给你的每份文件，你都应该对文件做出简要总结。\n总结的长度应约为 60 个字符。总结必须是中文。"},
+    {"role": "user", "content": "{text}\n\n\n请使用大约 60 个字符提供上述文本的摘要。"}
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek_english_summary.json b/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek_english_summary.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0dee42d3996e7d11e7943e138ba03fc69daffd0f
--- /dev/null
+++ b/func/llm_summarization/summarization_confs/deepseek_english_summary.json
@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "model": "deepseek-r1:14b",
+  "prompts": [
+    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that summarizes documents.\nFor each document I provide you, you should respond with a brief summary of the document.\nThe summary should be between 20 and 40 words in length. The summary MUST be in English."},
+    {"role": "user", "content": "{text}\n\n\nPlease provide an English summary of the text above using between 20 and 40 words."}
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/func/ner/ner.py b/func/ner/ner.py
index 5fe9a5fe20427e45575fc9b6d60d97466afd8c3a..071ea0ac2cada4845a6dc3b0d9c22057fe7cab35 100644
--- a/func/ner/ner.py
+++ b/func/ner/ner.py
@@ -10,9 +10,12 @@ from db.db_config import get_db
 # Perform NER on Text
 def run_ner_on_text(page):
     print('NER tag: ',page)
+    nertag = page.split('__')[0]
+    datasetid = page.split('__')[1].split('><p>')[0].replace('<div id=','').replace('"','').strip()
     ner_driver = CkipNerChunker(model="bert-base")
     conn, cursor = get_db()
-    cursor.execute('SELECT * from news;')
+    #cursor.execute('SELECT * from files;')
+    cursor.execute('SELECT * from files where dataset_id = "' + datasetid + '";')
     res = cursor.fetchall()
     data = []
     for row in res:
@@ -42,7 +45,7 @@ def run_ner_on_text(page):
                 word = tag.split('__')[0]
                 ner = tag.split('__')[1]
                 #translation = translate(word).text
-                if ner == page:
+                if ner == nertag:
                     ner_words_with_count.append({"0 Word": word, "1 NER": ner, "2 Frequency": freq})
             seen_words.append(tag)
 
diff --git a/func/neroverall/neroverall.py b/func/neroverall/neroverall.py
index 32f79abb2c20ba51218363a61b74b914aabf0776..ff06fc22b562cf0581c717dc4dece3e663206ded 100644
--- a/func/neroverall/neroverall.py
+++ b/func/neroverall/neroverall.py
@@ -1,18 +1,26 @@
 from ckip_transformers.nlp import CkipNerChunker
 from db.db_config import get_db
+import html_to_json
 
 
 #page = '尼罗河 是一条流經非洲東部與北部的河流，與中非地區的剛果河、非洲南部的赞比西河以及西非地区的尼日尔河並列非洲最大的四個河流系統。'
 # Perform NER on Text
 def run_neroverall_on_text(page):
+    print('neroverall page old: ',page)
+    datasetid = page.split('><p>')[0].replace('<div id=','').replace('"','').strip()
+    #output_json = html_to_json.convert_tables(page)
+    print('neroverall datasetid: ',datasetid)
+
     ner_driver = CkipNerChunker(model="bert-base")
     conn, cursor = get_db()
-    cursor.execute('SELECT * from news;')
+    cursor.execute('SELECT * from files where dataset_id = "'+datasetid+'";')
     res = cursor.fetchall()
     data = []
     for row in res:
         docid = row[0]
         content = row[-1].replace('\n', ' ').replace('\t', ' ')
+        print('docid: ',docid)
+        print('content: ',content)
         data.append([docid, content])
 
     ner_with_count = []
@@ -47,10 +55,11 @@ def run_neroverall_on_text(page):
             seen_tags.append(n)
 
     nerall = sorted(ner_with_count, key=lambda x: x["2 Frequency"], reverse=True)
-
+    
 
     result = {'output': nerall,'message': 'Done', 'code': 'SUCCESS'}
-    
+
+
     return result
 
 
diff --git a/func/nlp_stance/__pycache__/nlp_stance.cpython-39.pyc b/func/nlp_stance/__pycache__/nlp_stance.cpython-39.pyc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9d455dc5e0393c961bd1717a0e2be264147f26d7
Binary files /dev/null and b/func/nlp_stance/__pycache__/nlp_stance.cpython-39.pyc differ
diff --git a/func/nlp_stance/nlp_stance.py b/func/nlp_stance/nlp_stance.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..88cdad8a09e6cadf291d130679fbcf2b7b094e86
--- /dev/null
+++ b/func/nlp_stance/nlp_stance.py
@@ -0,0 +1,169 @@
+import html_to_json
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import torch
+from torch.utils.data import DataLoader, SequentialSampler, TensorDataset
+from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
+
+from func.utils import get_all_sentences
+
+LOCAL_MODEL_PATH = "./models/c-stance"
+MAX_LENGTH = 128
+DO_LOWER_CASE = True
+EVAL_BATCH_SIZE = 32
+
+AGAINST_LABEL = 0
+FAVOUR_LABEL = 1
+NEUTRAL_LABEL = 2
+
+
+def tokenize_row(tokenizer, example, max_length, mask_padding_with_zero=False, pad_on_left=False, pad_token=None,
+                 pad_token_segment_id=0):
+    if pad_token is None:
+        pad_token = tokenizer.convert_tokens_to_ids([tokenizer.pad_token])[0]
+
+    inputs = tokenizer.encode_plus(
+        example['Text'],
+        example['Target'],
+        add_special_tokens=True,
+        max_length=max_length,
+        truncation=True,
+    )
+    input_ids, token_type_ids = inputs["input_ids"], inputs["token_type_ids"]
+    # The mask has 1 for real tokens and 0 for padding tokens. Only real
+    # tokens are attended to.
+    attention_mask = [1 if mask_padding_with_zero else 0] * len(input_ids)
+    input_len = len(input_ids)
+    # Zero-pad up to the sequence length.
+    padding_length = max_length - len(input_ids)
+    if pad_on_left:
+        input_ids = ([pad_token] * padding_length) + input_ids
+        attention_mask = ([0 if mask_padding_with_zero else 1] * padding_length) + attention_mask
+        token_type_ids = ([pad_token_segment_id] * padding_length) + token_type_ids
+    else:
+        input_ids = input_ids + ([pad_token] * padding_length)
+        attention_mask = attention_mask + ([0 if mask_padding_with_zero else 1] * padding_length)
+        token_type_ids = token_type_ids + ([pad_token_segment_id] * padding_length)
+
+    assert len(input_ids) == max_length, "Error with input length {} vs {}".format(len(input_ids), max_length)
+    assert len(attention_mask) == max_length, "Error with input length {} vs {}".format(len(attention_mask),
+                                                                                        max_length)
+    assert len(token_type_ids) == max_length, "Error with input length {} vs {}".format(len(token_type_ids),
+                                                                                        max_length)
+
+    return attention_mask, input_ids, input_len, token_type_ids
+
+
+def tokenize_dataset(data_df, tokenizer, device):
+    all_input_ids = []
+    all_attention_mask = []
+    all_token_type_ids = []
+    all_lens = []
+    for _, row in data_df.iterrows():
+        attention_mask, input_ids, input_len, token_type_ids = tokenize_row(
+            tokenizer=tokenizer,
+            example=row,
+            max_length=MAX_LENGTH
+        )
+
+        all_input_ids.append(input_ids)
+        all_attention_mask.append(attention_mask)
+        all_token_type_ids.append(token_type_ids)
+        all_lens.append(input_len)
+
+    # Convert to Tensors and build dataset
+    tokenized_dataset = TensorDataset(
+        torch.tensor(all_input_ids, dtype=torch.long, device=device),
+        torch.tensor(all_attention_mask, dtype=torch.long, device=device),
+        torch.tensor(all_token_type_ids, dtype=torch.long, device=device),
+        torch.tensor(all_lens, dtype=torch.long, device=device),
+    )
+
+    return tokenized_dataset
+
+
+def get_predictions_for(model, tokenized_dataset):
+    # Note that DistributedSampler samples randomly
+    eval_sampler = SequentialSampler(tokenized_dataset)
+    eval_dataloader = DataLoader(
+        tokenized_dataset, sampler=eval_sampler, batch_size=EVAL_BATCH_SIZE
+    )
+
+    preds = None
+    for step, batch in enumerate(eval_dataloader):
+        model.eval()
+        with torch.no_grad():
+            inputs = {
+                'input_ids': batch[0], 'attention_mask': batch[1], 'token_type_ids': batch[2],
+            }
+
+            outputs = model(**inputs)
+            logits = outputs[0]
+        if preds is None:
+            preds = logits.detach().cpu().numpy()
+        else:
+            preds = np.append(preds, logits.detach().cpu().numpy(), axis=0)
+
+    return preds
+
+
+def run_for_target(full_df, stance_target, tokenizer, model, device):
+    # Filter to only the sentences that include the stance target
+    # TODO: This could be improved to ensure we don't get a partial match for a word. If the target comes from NER/USAS,
+    # we could rely on where those have been identified.
+    data_df = full_df[full_df["Text"].str.contains(stance_target)]
+    print(data_df)
+
+    if len(data_df) == 0:
+        return None
+
+    data_df['Target'] = stance_target
+
+    tokenized_dataset = tokenize_dataset(data_df, tokenizer, device)
+
+    preds = get_predictions_for(model, tokenized_dataset)
+
+    predicted_classes = np.argmax(preds, axis=1)
+
+    return dict(zip(*np.unique(predicted_classes, return_counts=True)))
+
+
+def run_nlp_stance_on_text(table, dataset_id):
+    full_df = pd.DataFrame({"Text": get_all_sentences(dataset_id)})
+    print(full_df)
+
+    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+
+    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(LOCAL_MODEL_PATH, do_lower_case=DO_LOWER_CASE)
+    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(LOCAL_MODEL_PATH)
+    model.to(device)
+
+    stance_target_list = [
+        row['Word']
+        for row in html_to_json.convert_tables(table)[0]
+        if 'Word' in row
+    ]
+
+    res = []
+    for stance_target in stance_target_list:
+        predicted_counts = run_for_target(full_df, stance_target, tokenizer, model, device)
+
+        if predicted_counts:
+            print(predicted_counts)
+
+            total = sum(predicted_counts.values())
+            res.append(
+                {
+                    "0 Word": stance_target,
+                    "1 Favour (%)": predicted_counts.get(FAVOUR_LABEL, 0) * 100 / total,
+                    "2 Neutral (%)": predicted_counts.get(NEUTRAL_LABEL, 0) * 100 / total,
+                    "3 Against (%)": predicted_counts.get(AGAINST_LABEL, 0) * 100 / total,
+                }
+            )
+
+    print(res)
+    return {'output': res, 'message': 'Done', 'code': 'SUCCESS'}
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    print(run_nlp_stance_on_text(["中国"], 6))
diff --git a/func/sentiment/sentiment.py b/func/sentiment/sentiment.py
index c12a014b7bfbf84bf0137d2793a0ce3101448074..6e2758fb96b4f650b338ee21751fdf5d96ebe6b1 100644
--- a/func/sentiment/sentiment.py
+++ b/func/sentiment/sentiment.py
@@ -16,8 +16,9 @@ def zng(paragraph):
 
 
 def run_sentiment_on_text(page):
+    datasetid = page.split('><p>')[0].replace('<div id=', '').replace('"', '').strip()
     conn, cursor = get_db()
-    cursor.execute('SELECT * from news;')
+    cursor.execute('SELECT * from files where dataset_id = "'+datasetid+'";')
     res = cursor.fetchall()
     data = []
     sentiments = []
diff --git a/func/topic_extraction/__pycache__/topic_extraction.cpython-39.pyc b/func/topic_extraction/__pycache__/topic_extraction.cpython-39.pyc
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2bc96407d9232ffb5932f859acaa1aa20ba83232
Binary files /dev/null and b/func/topic_extraction/__pycache__/topic_extraction.cpython-39.pyc differ
diff --git a/func/topic_extraction/topic_extraction.py b/func/topic_extraction/topic_extraction.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9698e38aea0cdc9cc3eda89e39f0c9d83d16e6ba
--- /dev/null
+++ b/func/topic_extraction/topic_extraction.py
@@ -0,0 +1,60 @@
+from bertopic import BERTopic
+from bertopic.vectorizers import ClassTfidfTransformer
+from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+from polyglot.text import Text
+import jieba
+import html_to_json
+
+
+def tokenize_zh(text):
+    words = jieba.lcut(text)
+    return words
+
+
+VECTORIZERS_BY_LANGUAGE = {
+    'en': CountVectorizer(),
+    'zh': CountVectorizer(tokenizer=tokenize_zh),
+}
+
+def get_vectorizer(summaries):
+    print(summaries[0])
+    lang_code = Text(summaries[0]).language.code  # This assumes that all the summaries are in the same language!
+    print(lang_code)
+
+    if lang_code in VECTORIZERS_BY_LANGUAGE:
+        return VECTORIZERS_BY_LANGUAGE[lang_code]
+
+    # If we haven't defined a specific vectorizer, use the default of CountVector
+    # This works well for western languages but fails with some non-western languages (like Chinese)
+    # If that's the case, you can define a language-specific vectorizer above
+    return CountVectorizer()
+
+
+def run_topic_extraction_on(summaries_table):
+    summaries = [
+        row['Summary']
+        for row in html_to_json.convert_tables(summaries_table)[0]
+        if 'Summary' in row
+    ]
+
+    model = SentenceTransformer('sentence-transformers/LaBSE')
+    ctfidf_model = ClassTfidfTransformer(reduce_frequent_words=True)
+    vectorizer = get_vectorizer(summaries)
+
+    topic_model = BERTopic(embedding_model=model, vectorizer_model=vectorizer, ctfidf_model=ctfidf_model)
+    topic_model.fit_transform(summaries)
+
+    df = topic_model.get_topic_info()
+    print(df)
+
+    df = df[df['Topic'] >= 0]  # Ignore the -1 topic as it only contains outliers
+    df = df[["Count", "Representation"]].rename(
+        columns={"Representation": "0 Key Words", "Count": "1 # Documents"}
+    )
+
+    return {
+        'output': df.to_dict("records"),
+        'message': 'Done',
+        'code': 'SUCCESS'
+    }
diff --git a/func/translation/translation.py b/func/translation/translation.py
index deeca7a8774700a8d05b1fdf5ecb23ff1c0d8d02..bf74b33e067912aa0fd5af6ff74822c67ad5a11c 100644
--- a/func/translation/translation.py
+++ b/func/translation/translation.py
@@ -2,6 +2,7 @@ import html_to_json
 from shared.translate import translate
 
 
+
 # Translate text
 def run_translation_on_text(page):
     #print('page from translation.py: ',page)
diff --git a/func/upload/upload.py b/func/upload/upload.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6e02484c362941a58bfcd4dc2cf5340496412203
--- /dev/null
+++ b/func/upload/upload.py
@@ -0,0 +1,18 @@
+from db.db_config import get_db
+
+def upload_file(page):
+
+
+    #filename = page.get('filename')
+    #last_modified = page.get('lastModified')
+    content = page.get('content')
+    dataset_id = page.get("dataset_id")
+    file_info = page.get("file")
+
+    conn, cursor = get_db()
+    cursor.execute("INSERT INTO files (dataset_id, filename, date, content) VALUES (?, ?, ?, ?)",
+                   (dataset_id, file_info["filename"], file_info["lastModified"], file_info["content"]))
+    conn.commit()
+    conn.close()
+    result = {'output': content, 'message': 'Done', 'code': 'SUCCESS'}
+    return result
diff --git a/func/usas/usas.py b/func/usas/usas.py
index bf721308de90e1dce301ea3ee06e118d88f60051..b961022e488ed3fe3f6600a1372071b147a95cd6 100644
--- a/func/usas/usas.py
+++ b/func/usas/usas.py
@@ -7,8 +7,11 @@ from db.db_config import get_db
 
 
 def run_usas_on_text(page):
+    print('usasoverall page old: ', page)
+    datasetid = page.split('><p>')[0].replace('<div id=', '').replace('"', '').strip()
+    print('usas overall datasetid: ', datasetid)
     d = {}
-    with open('/Users/tom/PycharmProjects/cognistance/func/usas/usas_overall.txt') as f:
+    with open('func/usas/usas_overall.txt') as f:
         for line in f:
             lineL = line.replace('\n', '').split(' ', 1)
             key = lineL[0].strip()
@@ -24,7 +27,8 @@ def run_usas_on_text(page):
     nlp.add_pipe('pymusas_rule_based_tagger', source=chinese_tagger_pipeline)
 
     conn, cursor = get_db()
-    cursor.execute('SELECT * from news;')
+    #cursor.execute('SELECT * from news;')
+    cursor.execute('SELECT * from files where dataset_id = "'+datasetid+'";')
     res = cursor.fetchall()
     data = []
 
diff --git a/func/usas/usas_overall.txt b/func/usas/usas_overall.txt
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..035a8f048b5d43d8aa580eff7f8bd84d536f93df
--- /dev/null
+++ b/func/usas/usas_overall.txt
@@ -0,0 +1,21 @@
+A  general and abstract terms
+B  the body and the individual
+C  arts and crafts
+E  emotion
+F  food and farming
+G  government and public
+H  architecture, housing and the home
+I  money and commerce in industry
+K  entertainment, sports and games
+L  life and living things
+M  movement, location, travel and transport
+N  numbers and measurement
+O  substances, materials, objects and equipment
+P  education
+Q  language and communication
+S  social actions, states and processes
+T  Time
+W  world and environment
+X  psychological actions, states and processes
+Y  science and technology
+Z  names and grammar
\ No newline at end of file
diff --git a/func/usasFine/usasFine.py b/func/usasFine/usasFine.py
index 349e3735cdefd83f160673e16e747724be7066ed..20815f57bfed6b7908c7bd506978a4daedd3c1ab 100644
--- a/func/usasFine/usasFine.py
+++ b/func/usasFine/usasFine.py
@@ -8,8 +8,10 @@ from db.db_config import get_db
 
 def run_usasFine_on_text(page):
     print('tag: ',page)
+    usastag = page.split('__')[0]
+    datasetid = page.split('__')[1].split('><p>')[0].replace('<div id=', '').replace('"', '').strip()
     d = {}
-    with open('/Users/tom/PycharmProjects/cognistance/func/usas/usas_desc.txt') as f:
+    with open('func/usas/usas_desc.txt') as f:
         for line in f:
             lineL = line.replace('\n', '').split(' ', 1)
             key = lineL[0].strip()
@@ -25,11 +27,13 @@ def run_usasFine_on_text(page):
     nlp.add_pipe('pymusas_rule_based_tagger', source=chinese_tagger_pipeline)
 
     conn, cursor = get_db()
-    cursor.execute('SELECT * from news;')
+    #cursor.execute('SELECT * from files;')
+    cursor.execute('SELECT * from files where dataset_id = "' + datasetid + '";')
     res = cursor.fetchall()
     data = []
 
     for row in res:
+        print('row in usas fine: ',row)
         docid = row[0]
         content = row[-1].replace('\n', ' ').replace('\t', ' ')
         data.append([docid, content])
@@ -47,7 +51,7 @@ def run_usasFine_on_text(page):
 
         for token in output_doc:
             start, end = token._.pymusas_mwe_indexes[0]
-            idx = (start, end)
+            #idx = (start, end)
 
             for el in token._.pymusas_tags:
                 el = el.split('.')[0]
@@ -66,7 +70,8 @@ def run_usasFine_on_text(page):
                     word = tag.split('__')[0]
                     usas = tag.split('__')[1]
 
-                    if page in usas:
+                    if usastag in usas:
+                        print('before tag object: ',word)
                         tag_object = {"0 Word":word,"1 Discourse Field": usas, "2 Definition":d[usas],"3 Frequency": freq}
 
                         usas_tags_with_count.append(tag_object)
diff --git a/func/usasFine/usas_desc.txt b/func/usasFine/usas_desc.txt
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2942cfeb026ed68c920f94d81c73fedc135a616f
--- /dev/null
+++ b/func/usasFine/usas_desc.txt
@@ -0,0 +1,232 @@
+A1  GENERAL AND ABSTRACT TERMS
+A1.1.1  General actions, making etc.
+A1.1.2  Damaging and destroying
+A1.2    Suitability
+A1.3    Caution
+A1.4    Chance, luck
+A1.5    Use
+A1.5.1  Using
+A1.5.2  Usefulness
+A1.6    Physical/mental
+A1.7    Constraint
+A1.8    Inclusion/Exclusion
+A1.9    Avoiding
+A2  Affect
+A2.1    Affect:- Modify, change
+A2.2    Affect:- Cause/Connected
+A3  Being
+A4  Classification
+A4.1    Generally kinds, groups, examples
+A4.2    Particular/general; detail
+A5  Evaluation
+A5.1    Evaluation:- Good/bad
+A5.2    Evaluation:- True/false
+A5.3    Evaluation:- Accuracy
+A5.4    Evaluation:- Authenticity
+A6  Comparing
+A6.1    Comparing:- Similar/different
+A6.2    Comparing:- Usual/unusual 
+A6.3    Comparing:- Variety
+A7  Definite (+ modals)
+A8  Seem
+A9  Getting and giving; possession
+A10 Open/closed; Hiding/Hidden; Finding; Showing
+A11 Importance
+A11.1   Importance: Important
+A11.2   Importance: Noticeability
+A12 Easy/difficult
+A13 Degree
+A13.1   Degree: Non-specific
+A13.2   Degree: Maximizers
+A13.3   Degree: Boosters
+A13.4   Degree: Approximators
+A13.5   Degree: Compromisers
+A13.6   Degree: Diminishers
+A13.7   Degree: Minimizers
+A14 Exclusivizers/particularizers
+A15 Safety/Danger
+B1  Anatomy and physiology
+B2  Health and disease
+B3  medicines and medical treatment
+B4  Cleaning and personal care
+B5  Clothes and personal belongings
+C1  Arts and crafts
+E1  EMOTIONAL ACTIONS, STATES AND PROCESSES General
+E2  Liking
+E3  Calm/Violent/Angry
+E4  Happy/sad
+E4.1    Happy/sad: Happy
+E4.2    Happy/sad: Contentment
+E5  Fear/bravery/shock
+E6  Worry, concern, confident
+F1  Food
+F2  Drinks
+F3  Cigarettes and drugs
+F4  Farming & Horticulture
+G1  Government, Politics and elections
+G1.1    Government etc.
+G1.2    Politics
+G2  Crime, law and order
+G2.1    Crime, law and order: Law and order
+G2.2    General ethics
+G3  Warfare, defence and the army; weapons
+H1  Architecture and kinds of houses and buildings
+H2  Parts of buildings
+H3  Areas around or near houses
+H4  Residence
+H5  Furniture and household fittings
+I1  Money generally
+I1.1    Money: Affluence
+I1.2    Money: Debts
+I1.3    Money: Price
+I2  Business
+I2.1    Business: Generally
+I2.2    Business: Selling
+I3  Work and employment
+I3.1    Work and employment: Generally
+I3.2    Work and employmeny: Professionalism
+I4  Industry 
+K1  Entertainment generally
+K2  Music and related activities
+K3  Recorded sound etc.
+K4  Drama, the theatre and showbusiness
+K5  Sports and games generally
+K5.1    Sports
+K5.2    Games
+K6  Childrens games and toys
+L1  Life and living things
+L2  Living creatures generally
+L3  Plants
+M1  Moving, coming and going
+M2  Putting, taking, pulling, pushing, transporting &c.
+M3  Vehicles and transport on land
+M4  Shipping, swimming etc.
+M5  Aircraft and flying
+M6  Location and direction
+M7  Places
+M8  Remaining/stationary
+N1  Numbers 
+N2  Mathematics
+N3  Measurement
+N3.1    Measurement: General
+N3.2    Measurement: Size 
+N3.3    Measurement: Distance
+N3.4    Measurement: Volume
+N3.5    Measurement: Weight
+N3.6    Measurement: Area
+N3.7    Measurement: Length & height
+N3.8    Measurement: Speed
+N4  Linear order
+N5  Quantities
+N5.1    Entirety; maximum
+N5.2    Exceeding; waste
+N6  Frequency etc.
+O1  Substances and materials generally
+O1.1    Substances and materials generally: Solid
+O1.2    Substances and materials generally: Liquid
+O1.3    Substances and materials generally: Gas
+O2  Objects generally
+O3  Electricity and electrical equipment
+O4  Physical attributes
+O4.1    General appearance and physical properties
+O4.2    Judgement of appearance (pretty etc.)
+O4.3    Colour and colour patterns
+O4.4    Shape
+O4.5    Texture
+O4.6    Temperature     
+P1  Education in general
+Q1  LINGUISTIC ACTIONS, STATES AND PROCESSES; COMMUNICATION
+Q1.1    LINGUISTIC ACTIONS, STATES AND PROCESSES; COMMUNICATION
+Q1.2    Paper documents and writing
+Q1.3    Telecommunications
+Q2  Speech acts
+Q2.1    Speech etc:- Communicative
+Q2.2    Speech acts
+Q3  Language, speech and grammar
+Q4  The Media
+Q4.1    The Media:- Books
+Q4.2    The Media:- Newspapers etc.
+Q4.3    The Media:- TV, Radio and Cinema
+S1  SOCIAL ACTIONS, STATES AND PROCESSES
+S1.1    SOCIAL ACTIONS, STATES AND PROCESSES
+S1.1.1  SOCIAL ACTIONS, STATES AND PROCESSES
+S1.1.2  Reciprocity
+S1.1.3  Participation
+S1.1.4  Deserve etc.
+S1.2    Personality traits
+S1.2.1  Approachability and Friendliness
+S1.2.2  Avarice
+S1.2.3  Egoism
+S1.2.4  Politeness
+S1.2.5  Toughness; strong/weak
+S1.2.6  Sensible
+S2  People
+S2.1    People:- Female
+S2.2    People:- Male  
+S3  Relationship
+S3.1    Relationship: General
+S3.2    Relationship: Intimate/sexual
+S4  Kin
+S5  Groups and affiliation
+S6  Obligation and necessity
+S7  Power relationship
+S7.1    Power, organizing
+S7.2    Respect
+S7.3    Competition
+S7.4    Permission
+S8  Helping/hindering
+S9  Religion and the supernatural
+T1  Time
+T1.1    Time: General
+T1.1.1  Time: General: Past
+T1.1.2  Time: General: Present; simultaneous
+T1.1.3  Time: General: Future
+T1.2    Time: Momentary
+T1.3    Time: Period
+T2  Time: Beginning and ending
+T3  Time: Old, new and young; age
+T4  Time: Early/late
+W1  The universe
+W2  Light
+W3  Geographical terms
+W4  Weather 
+W5  Green issues
+X1  PSYCHOLOGICAL ACTIONS, STATES AND PROCESSES
+X2  Mental actions and processes
+X2.1    Thought, belief
+X2.2    Knowledge
+X2.3    Learn
+X2.4    Investigate, examine, test, search
+X2.5    Understand
+X2.6    Expect
+X3  Sensory
+X3.1    Sensory:- Taste
+X3.2    Sensory:- Sound
+X3.3    Sensory:- Touch
+X3.4    Sensory:- Sight
+X3.5    Sensory:- Smell
+X4  Mental object
+X4.1    Mental object:- Conceptual object
+X4.2    Mental object:- Means, method
+X5  Attention
+X5.1    Attention
+X5.2    Interest/boredom/excited/energetic
+X6  Deciding
+X7  Wanting; planning; choosing
+X8  Trying
+X9  Ability
+X9.1    Ability:- Ability, intelligence
+X9.2    Ability:- Success and failure
+Y1  Science and technology in general
+Y2  Information technology and computing
+Z0  Unmatched proper noun
+Z1  Personal names
+Z2  Geographical names
+Z3  Other proper names
+Z4  Discourse Bin
+Z5  Grammatical bin
+Z6  Negative
+Z7  If
+Z8  Pronouns etc.
+Z9  Trash can
+Z99 Unmatched
\ No newline at end of file
diff --git a/func/utils.py b/func/utils.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..477056a307cbe2c127ddf88f7bdd971e80d52032
--- /dev/null
+++ b/func/utils.py
@@ -0,0 +1,40 @@
+import re
+from db.db_config import get_db
+
+
+def get_documents(dataset_id) -> list[tuple[int, str]]:
+    conn, cursor = get_db()
+    cursor.execute(f'SELECT id, content from files where dataset_id = "{dataset_id}";')
+    res = cursor.fetchall()
+    data = []
+
+    for row in res:
+        docid = row[0]
+        content = row[1].replace('\n', ' ').replace('\t', ' ')
+        data.append([docid, content])
+
+    return data
+
+
+def zng(paragraph):
+    for sent in re.findall(u'[^!?。\.\!\?]+[!?。\.\!\?]?', paragraph, flags=re.U):
+        yield sent
+
+
+def get_documents_as_sentences(dataset_id) -> list[list[str]]:
+    """Returns all the documents in the database as a list, where each document is formatted as a list containing
+    the sentences that form that document."""
+    data = get_documents(dataset_id)
+
+    allsentences = []
+    for i in range(0, len(data)):
+        txt = data[i][1]
+        pagesList = list(zng(txt))
+        allsentences.append(pagesList)
+
+    return allsentences
+
+
+def get_all_sentences(dataset_id) -> list[str]:
+    """Returns a single list with all the sentences from all the documents in the database."""
+    return [x for xs in get_documents_as_sentences(dataset_id) for x in xs]
diff --git a/main.py b/main.py
index d576f0602059a50e386db9eba96668e6601fc0f4..53d7c7570f5f9acd633bc9e61993810463f1ac51 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -96,4 +96,66 @@ def neroverall():
     page = request_data['page']
     result = run_neroverall_all(page)
 
-    return result
\ No newline at end of file
+    return result
+
+@app.route("/upload", methods=['POST'])
+def upload():
+
+    request_data = request.get_json()
+    page = request_data['page']
+    result = run_upload_all(page)
+
+    return result
+
+@app.route("/getdataset", methods=['POST'])
+def getdataset():
+    request_data = request.get_json()
+    page = request_data['page']
+    result = get_dataset_all(page)
+
+    return result
+
+
+@app.route("/getfiles", methods=['POST'])
+def getfiles():
+
+    request_data = request.get_json()
+    page = request_data['page']
+    result = get_files_all(page)
+
+    return result
+
+@app.route("/nlpStance", methods=['POST'])
+def nlp_stance():
+
+    request_data = request.get_json()
+
+    result = run_nlp_stance(
+        table=request_data['table'],
+        dataset_id=request_data['dataset_id']
+    )
+
+    return result
+
+@app.route("/llmSummarization", methods=['POST'])
+def llm_summarization():
+
+    request_data = request.get_json()
+
+    result = run_llm_summarization(
+        dataset_id=request_data['dataset_id']
+    )
+
+    return result
+
+
+@app.route("/topicExtraction", methods=['POST'])
+def topic_extraction():
+
+    request_data = request.get_json()
+
+    result = run_topic_extraction(
+        summaries_table=request_data['summaries_table']
+    )
+
+    return result
diff --git a/models/c-stance/config.json b/models/c-stance/config.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0d4d82e38bd2ab8327966f80b481ad3eee6771e4
--- /dev/null
+++ b/models/c-stance/config.json
@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "directionality": "bidi",
+  "finetuning_task": "stance",
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "num_labels": 3,
+  "output_attentions": false,
+  "output_hidden_states": false,
+  "output_past": true,
+  "pooler_fc_size": 768,
+  "pooler_num_attention_heads": 12,
+  "pooler_num_fc_layers": 3,
+  "pooler_size_per_head": 128,
+  "pooler_type": "first_token_transform",
+  "pruned_heads": {},
+  "torchscript": false,
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_bfloat16": false,
+  "vocab_size": 21128
+}
diff --git a/models/c-stance/pytorch_model.bin b/models/c-stance/pytorch_model.bin
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..aff876fac50042e54addd08caec6c466bf582a8f
Binary files /dev/null and b/models/c-stance/pytorch_model.bin differ
diff --git a/models/c-stance/training_args.bin b/models/c-stance/training_args.bin
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b3ccab01d22c0008f2dc1f63e9374dd676510b74
Binary files /dev/null and b/models/c-stance/training_args.bin differ
diff --git a/models/c-stance/vocab.txt b/models/c-stance/vocab.txt
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ca4f9781030019ab9b253c6dcb8c7878b6dc87a5
--- /dev/null
+++ b/models/c-stance/vocab.txt
@@ -0,0 +1,21128 @@
+[PAD]
+[unused1]
+[unused2]
+[unused3]
+[unused4]
+[unused5]
+[unused6]
+[unused7]
+[unused8]
+[unused9]
+[unused10]
+[unused11]
+[unused12]
+[unused13]
+[unused14]
+[unused15]
+[unused16]
+[unused17]
+[unused18]
+[unused19]
+[unused20]
+[unused21]
+[unused22]
+[unused23]
+[unused24]
+[unused25]
+[unused26]
+[unused27]
+[unused28]
+[unused29]
+[unused30]
+[unused31]
+[unused32]
+[unused33]
+[unused34]
+[unused35]
+[unused36]
+[unused37]
+[unused38]
+[unused39]
+[unused40]
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+嘚
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+嘟
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+噹
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+埋
+城
+埔
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+埗
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+埠
+埤
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+執
+埸
+培
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+埼
+å €
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+å †
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+å¡Š
+塌
+å¡‘
+å¡”
+å¡—
+塘
+å¡š
+å¡ž
+å¡¢
+å¡©
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+å°–
+å°˜
+å°š
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+恭
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+恳
+恵
+恶
+恸
+恺
+恻
+恼
+恿
+æ‚„
+æ‚…
+悉
+悌
+悍
+æ‚”
+æ‚–
+æ‚š
+æ‚Ÿ
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+护
+报
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+抬
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+押
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+æ‹‚
+æ‹„
+æ‹…
+拆
+拇
+拈
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+æ‹‹
+拌
+拍
+æ‹Ž
+拐
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+æ‹“
+æ‹”
+æ‹–
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+拘
+æ‹™
+æ‹š
+æ‹›
+拜
+æ‹Ÿ
+æ‹¡
+æ‹¢
+æ‹£
+æ‹¥
+拦
+拧
+拨
+æ‹©
+括
+æ‹­
+æ‹®
+拯
+拱
+拳
+æ‹´
+æ‹·
+拼
+拽
+拾
+æ‹¿
+持
+挂
+指
+挈
+按
+挎
+挑
+挖
+挙
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+捉
+捋
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+捎
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+揶
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+揹
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+搀
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+損
+搏
+搐
+搓
+搔
+搖
+搗
+搜
+搞
+搡
+搪
+搬
+搭
+搵
+搶
+携
+搽
+æ‘€
+摁
+æ‘„
+摆
+摇
+摈
+æ‘Š
+æ‘’
+æ‘”
+摘
+æ‘ž
+æ‘Ÿ
+摧
+æ‘©
+摯
+摳
+摸
+摹
+摺
+æ‘»
+æ’‚
+æ’ƒ
+æ’…
+æ’‡
+æ’ˆ
+撐
+æ’‘
+æ’’
+æ’“
+æ’•
+æ’š
+æ’ž
+æ’¤
+æ’¥
+æ’©
+æ’«
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+æ’­
+æ’®
+æ’°
+æ’²
+æ’µ
+æ’·
+æ’¸
+æ’»
+æ’¼
+æ’¿
+æ“€
+擁
+æ“‚
+æ“„
+æ“…
+擇
+æ“Š
+æ“‹
+操
+æ“Ž
+æ“’
+æ“”
+擘
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+放
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+枇
+枉
+æž‹
+析
+æž•
+æž—
+æžš
+果
+枝
+枢
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+枪
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+枯
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+發
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+稹
+稻
+稼
+稽
+稿
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+ç©‚
+穆
+穌
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+ç©—
+ç©¢
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+究
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+窗
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+窦
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+窩
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+窮
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+窺
+窿
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+ç«…
+竇
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+競
+竹
+竺
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+笆
+笈
+笋
+笏
+笑
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+笺
+笼
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+ç­‰
+ç­Š
+ç­‹
+筍
+筏
+筐
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+ç­ 
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+ç­²
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+ç­·
+ç­¹
+ç­¾
+简
+箇
+箋
+箍
+箏
+箐
+ç®”
+箕
+ç®—
+箝
+管
+箩
+箫
+ç®­
+ç®±
+ç®´
+箸
+節
+篁
+範
+篆
+篇
+築
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+篓
+篙
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+篤
+篩
+篪
+篮
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+篷
+ç°‡
+簌
+簍
+ç°¡
+ç°¦
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+籃
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+籐
+籟
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+籤
+籬
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+ç±»
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+粉
+粑
+ç²’
+粕
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+粘
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+粤
+ç²¥
+粧
+粪
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+ç²±
+ç²²
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+糊
+糍
+糕
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+ç³—
+ç³™
+糜
+糞
+糟
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+糸
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+ç´ 
+ç´¡
+ç´¢
+ç´§
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+ç´°
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+ç´º
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+絃
+組
+絆
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+絕
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+絡
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+給
+絨
+çµ®
+çµ±
+çµ²
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+絶
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+綱
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+綴
+綵
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+綻
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+ç·‹
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+缄
+ç¼…
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+缇
+缈
+缉
+缎
+缓
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+缕
+ç¼–
+缘
+ç¼™
+缚
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+缝
+ç¼ 
+ç¼¢
+缤
+ç¼¥
+缨
+缩
+缪
+ç¼­
+ç¼®
+ç¼°
+ç¼±
+ç¼´
+缸
+缺
+ç¼½
+罂
+罄
+罌
+罐
+网
+ç½”
+罕
+ç½—
+罚
+罡
+ç½¢
+罩
+罪
+ç½®
+ç½°
+ç½²
+ç½µ
+ç½·
+ç½¹
+羁
+ç¾…
+羈
+羊
+羌
+美
+ç¾”
+羚
+羞
+羟
+羡
+ç¾£
+群
+ç¾¥
+羧
+羨
+義
+羯
+ç¾²
+羸
+ç¾¹
+ç¾½
+羿
+翁
+ç¿…
+ç¿Š
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+ç¿Ÿ
+ç¿ 
+ç¿¡
+翦
+ç¿©
+ç¿°
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+翳
+翹
+ç¿»
+翼
+耀
+老
+考
+耄
+者
+耆
+耋
+而
+耍
+耐
+耒
+耕
+耗
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+耦
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+耸
+耻
+耽
+耿
+聂
+聆
+聊
+聋
+职
+聒
+联
+聖
+聘
+聚
+聞
+聪
+聯
+聰
+聲
+聳
+聴
+聶
+職
+聽
+聾
+聿
+肃
+è‚„
+è‚…
+肆
+肇
+肉
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+肌
+肏
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+育
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+肽
+肾
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+胀
+胁
+胃
+胄
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+胸
+胺
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+膀
+膈
+膊
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+膑
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+膝
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+膨
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+膳
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+自
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+船
+舺
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+良
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+艷
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+芷
+芸
+芹
+芻
+芽
+芾
+苁
+è‹„
+苇
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+苏
+è‹‘
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+è‹—
+è‹›
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+è‹ž
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+è‹¥
+苦
+è‹«
+苯
+英
+è‹·
+苹
+è‹»
+茁
+茂
+范
+茄
+茅
+茉
+茎
+茏
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+萊
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+萎
+萘
+萝
+萤
+营
+萦
+萧
+萨
+萩
+萬
+萱
+萵
+萸
+萼
+落
+葆
+葉
+è‘—
+è‘š
+è‘›
+è‘¡
+è‘£
+葦
+è‘©
+è‘«
+葬
+è‘­
+葯
+葱
+葳
+葵
+è‘·
+葺
+è’‚
+è’‹
+蒐
+è’”
+è’™
+蒜
+è’ž
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+è’¡
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+è“¿
+蔑
+蔓
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+蔘
+蔚
+蔡
+蔣
+蔥
+蔫
+蔬
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+蔵
+è”·
+蔺
+è”»
+蔼
+蔽
+蕁
+蕃
+蕈
+蕉
+è•Š
+è•Ž
+è•™
+蕤
+蕨
+è•©
+蕪
+è•­
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+è•´
+è•»
+蕾
+è–„
+è–…
+è–‡
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+è–¦
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+è–¯
+è–°
+è–¹
+è—‰
+藍
+藏
+藐
+è—“
+è—•
+藜
+藝
+è—¤
+è—¥
+è—©
+è—¹
+è—»
+è—¿
+蘆
+蘇
+蘊
+蘋
+蘑
+蘚
+蘭
+蘸
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+蘿
+虎
+虏
+虐
+虑
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+處
+虚
+è™›
+虜
+虞
+號
+虢
+虧
+虫
+虬
+è™±
+虹
+è™»
+虽
+虾
+蚀
+蚁
+èš‚
+蚊
+蚌
+èš“
+èš•
+蚜
+蚝
+蚣
+蚤
+èš©
+蚪
+蚯
+èš±
+èšµ
+蛀
+蛆
+蛇
+蛊
+蛋
+蛎
+蛐
+è›”
+è›™
+è››
+蛟
+蛤
+è›­
+è›®
+è›°
+蛳
+蛹
+è›»
+蛾
+蜀
+蜂
+蜃
+蜆
+蜇
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+蜊
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+蜓
+蜕
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+蜿
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+蝈
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+蝕
+蝗
+蝙
+蝟
+蝠
+蝦
+蝨
+蝴
+蝶
+蝸
+蝼
+èž‚
+螃
+融
+èžž
+螢
+螨
+螯
+èž³
+螺
+蟀
+蟄
+蟆
+蟋
+蟎
+蟑
+蟒
+蟠
+蟬
+蟲
+蟹
+蟻
+蟾
+è …
+蠍
+è ”
+è •
+è ›
+è Ÿ
+è ¡
+è ¢
+è £
+è ±
+è ¶
+è ¹
+è »
+è¡€
+è¡„
+è¡…
+衆
+行
+衍
+è¡“
+è¡”
+è¡—
+è¡™
+è¡›
+衝
+è¡ž
+è¡¡
+è¡¢
+è¡£
+è¡¥
+表
+è¡©
+è¡«
+衬
+è¡®
+è¡°
+衲
+è¡·
+衹
+衾
+è¡¿
+袁
+袂
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+视
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+觎
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+觑
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+觥
+触
+觸
+言
+訂
+計
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+討
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+託
+記
+訛
+訝
+訟
+訣
+訥
+訪
+設
+許
+訳
+訴
+訶
+診
+註
+証
+詆
+詐
+è©”
+è©•
+è©›
+è©ž
+è© 
+è©¡
+è©¢
+è©£
+試
+è©©
+è©«
+詬
+è©­
+è©®
+è©°
+話
+該
+詳
+詹
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+誅
+誇
+誉
+誌
+認
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+誘
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+誠
+誡
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+誥
+誦
+誨
+說
+説
+読
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+課
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+誼
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+談
+è«‹
+諏
+è«’
+è«–
+è«—
+諜
+è«¡
+諦
+諧
+è««
+è«­
+è«®
+諱
+諳
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+諸
+諺
+諾
+謀
+謁
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+謄
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+謹
+謾
+譁
+è­‰
+è­Ž
+譏
+è­˜
+è­™
+è­š
+譜
+è­¦
+è­¬
+è­¯
+è­°
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+è­·
+è­½
+讀
+變
+讓
+讚
+讞
+计
+订
+认
+讥
+讧
+讨
+让
+讪
+讫
+è®­
+è®®
+讯
+è®°
+讲
+讳
+è®´
+讶
+è®·
+许
+讹
+论
+讼
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+访
+诀
+证
+诃
+评
+诅
+识
+诈
+诉
+诊
+诋
+词
+诏
+译
+试
+诗
+诘
+诙
+诚
+诛
+话
+诞
+诟
+诠
+诡
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+诣
+诤
+该
+详
+诧
+诩
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+诬
+语
+误
+诰
+诱
+诲
+说
+诵
+诶
+请
+诸
+诺
+读
+诽
+课
+诿
+è°€
+谁
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+è°¶
+è°·
+豁
+豆
+豇
+豈
+豉
+豊
+豌
+豎
+豐
+è±”
+豚
+象
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+貓
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+貘
+貝
+貞
+è² 
+財
+è²¢
+貧
+貨
+販
+貪
+貫
+責
+貯
+è²°
+è²³
+è²´
+貶
+è²·
+貸
+è²»
+è²¼
+è²½
+貿
+è³€
+賁
+賂
+賃
+賄
+資
+賈
+賊
+賑
+賓
+賜
+賞
+è³ 
+賡
+è³¢
+è³£
+賤
+賦
+質
+賬
+è³­
+è³´
+賺
+è³¼
+è³½
+è´…
+è´ˆ
+è´Š
+贍
+贏
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+赂
+赃
+资
+èµ…
+赈
+赊
+赋
+赌
+赎
+赏
+赐
+赓
+èµ”
+èµ–
+赘
+赚
+èµ›
+赝
+赞
+èµ 
+赡
+èµ¢
+èµ£
+赤
+赦
+赧
+赫
+èµ­
+èµ°
+èµ³
+èµ´
+èµµ
+赶
+èµ·
+趁
+超
+越
+趋
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+趙
+趟
+趣
+趨
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+趸
+趺
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+è·»
+踉
+踊
+踌
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+踞
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+踴
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+蹉
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+蹋
+蹑
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+è¹™
+蹟
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+蹤
+蹦
+蹩
+蹬
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+è¹´
+蹶
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+蹿
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+躇
+躉
+躊
+躋
+躍
+躏
+躪
+身
+躬
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+軋
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+軍
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+軟
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+軽
+軾
+較
+載
+è¼’
+輓
+è¼”
+輕
+è¼›
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+輟
+輩
+輪
+輯
+輸
+è¼»
+è¼¾
+輿
+轄
+è½…
+轆
+轉
+轍
+轎
+轟
+车
+轧
+轨
+轩
+转
+è½­
+è½®
+软
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+轶
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+è½¼
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+较
+辄
+è¾…
+辆
+辇
+辈
+辉
+辊
+辍
+辐
+辑
+输
+辕
+è¾–
+è¾—
+辘
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+è¾›
+辜
+辞
+辟
+è¾£
+辦
+辨
+辩
+辫
+è¾­
+è¾®
+辯
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+è¿„
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+运
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+è¿›
+远
+违
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+è¿°
+è¿´
+è¿·
+迸
+迹
+迺
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+遥
+遨
+適
+遭
+遮
+遲
+遴
+遵
+遶
+遷
+選
+遺
+遼
+遽
+避
+é‚€
+邁
+é‚‚
+邃
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+邇
+邈
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+é‚£
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+邨
+邪
+邬
+é‚®
+邯
+é‚°
+邱
+邳
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+邸
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+邺
+é‚»
+郁
+郅
+郊
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+郷
+郸
+都
+é„‚
+鄉
+é„’
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+é„ž
+é„¢
+鄧
+é„­
+é„°
+鄱
+鄲
+鄺
+é…‰
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+配
+酐
+é…’
+é…—
+é…š
+酝
+é…¢
+é…£
+é…¥
+é…©
+é…ª
+é…¬
+é…®
+é…¯
+é…°
+é…±
+é…µ
+é…¶
+é…·
+é…¸
+é…¿
+醃
+醇
+醉
+醋
+醍
+醐
+醒
+醚
+醛
+醜
+醞
+醣
+醪
+醫
+醬
+醮
+醯
+醴
+醺
+釀
+釁
+采
+釉
+释
+釋
+里
+重
+野
+量
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+銹
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+é‹’
+鋤
+鋪
+é‹°
+鋸
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+錐
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+鏞
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+鏡
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+鐲
+鐳
+鐵
+鐸
+鐺
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+é‘Š
+é‘‘
+é‘’
+é‘£
+é‘«
+é‘°
+鑲
+鑼
+鑽
+鑾
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+é’‰
+é’Š
+é’Ž
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+##丧
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+##为
+##主
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+##乂
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+##之
+##乌
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+##ä¹”
+##ä¹–
+##ä¹—
+##乘
+##ä¹™
+##乜
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+##ä¹ 
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+##乩
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+##亂
+##了
+##予
+##争
+##事
+##二
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+##亏
+##云
+##互
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+##亙
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+##些
+##亜
+##亞
+##亟
+##亡
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+##仆
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+##ä»–
+##ä»—
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+##ä»™
+##仝
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+##ä»°
+##仲
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+##ä»·
+##ä»»
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+##仿
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+##伉
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+##伐
+##休
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+##佇
+##佈
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+##低
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+##ä½¼
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+##侃
+##侄
+##來
+##侈
+##例
+##侍
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+##侑
+##ä¾–
+##ä¾—
+##ä¾›
+##依
+##ä¾ 
+##価
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+##侨
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+##俱
+##俳
+##俸
+##俺
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+##冉
+##冊
+##册
+##再
+##冏
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+##冕
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+##冢
+##冤
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+##冲
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+##凈
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+##凸
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+##别
+##刮
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+##刹
+##刺
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+##刽
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+##剎
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+##剝
+##剣
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+##剥
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+##勇
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+##包
+##匆
+##匈
+##匍
+##匐
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+##卒
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+##另
+##叨
+##叩
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+##叫
+##召
+##叭
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+##叱
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+##叶
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+##司
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+##叻
+##叼
+##叽
+##吁
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+##吆
+##合
+##吉
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+##名
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+##向
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+##吮
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+##吴
+##吵
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+##吸
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+##吽
+##吾
+##å‘€
+##å‘‚
+##呃
+##呆
+##呈
+##å‘Š
+##å‘‹
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+##呐
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+##å‘›
+##呜
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+##呤
+##呦
+##周
+##呱
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+##味
+##呵
+##å‘·
+##呸
+##å‘»
+##呼
+##命
+##å’€
+##咁
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+##品
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+##å“Ž
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+##å“’
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+##å“Ÿ
+##å“¡
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+##哦
+##哧
+##哨
+##å“©
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+##å“®
+##哲
+##哺
+##哼
+##哽
+##唁
+##唄
+##唆
+##唇
+##唉
+##唏
+##唐
+##唑
+##å””
+##å” 
+##唤
+##唧
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+##å”®
+##唯
+##å”°
+##å”±
+##唳
+##å”·
+##唸
+##唾
+##啃
+##å•„
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+##啉
+##å•Š
+##問
+##å•“
+##å••
+##å•–
+##啜
+##å•ž
+##å•Ÿ
+##å•¡
+##啤
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+##啪
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+##啲
+##啵
+##啶
+##å•·
+##啸
+##å•»
+##啼
+##啾
+##å–€
+##å–‚
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+##å–„
+##å–†
+##å–‡
+##å–‰
+##å–Š
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+##å–Ž
+##喏
+##å–”
+##å–˜
+##å–™
+##å–š
+##喜
+##喝
+##å–Ÿ
+##å–§
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+##å—†
+##å—‡
+##å—Ž
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+##å—’
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+##å—–
+##å—š
+##嗜
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+##å—Ÿ
+##å—¡
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+##å—³
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+##嘆
+##嘈
+##嘉
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+##嘍
+##嘎
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+##嘗
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+##嘚
+##嘛
+##嘜
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+##嘟
+##嘢
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+##嘤
+##嘧
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+##嘭
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+##嘰
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+##嘶
+##嘸
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+##噁
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+##噩
+##噪
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+##噸
+##噹
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+##嚀
+##嚇
+##嚎
+##嚏
+##嚐
+##åš“
+##åš•
+##嚟
+##嚣
+##嚥
+##嚨
+##åš®
+##åš´
+##åš·
+##åš¼
+##囂
+##囉
+##囊
+##囍
+##囑
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+##å››
+##囝
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+##囟
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+##团
+##団
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+##囧
+##囪
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+##図
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+##国
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+##圃
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+##圭
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+##坵
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+##垣
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+##墘
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+##夺
+##夾
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+##奐
+##契
+##奔
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+##套
+##奘
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+##奢
+##奥
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+##奪
+##奬
+##奮
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+##奴
+##奶
+##奸
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+##妃
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+##妊
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+##妪
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+##妲
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+##姊
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+##姑
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+##委
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+##姜
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+##姣
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+##姦
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+##姫
+##姬
+##姹
+##姻
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+##娉
+##娑
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+##娣
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+##娱
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+##娶
+##娼
+##å©€
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+##婆
+##婉
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+##å©•
+##å©š
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+##婧
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+##婵
+##婶
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+##媞
+##媧
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+##媾
+##嫁
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+##嫉
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+##å«¡
+##å«£
+##嫦
+##å«©
+##嫲
+##嫵
+##å«»
+##嬅
+##嬉
+##嬌
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+##嬛
+##嬢
+##嬤
+##嬪
+##嬰
+##嬴
+##嬷
+##嬸
+##嬿
+##å­€
+##å­ƒ
+##子
+##å­‘
+##å­”
+##å­•
+##å­–
+##å­—
+##å­˜
+##å­™
+##å­š
+##å­›
+##孜
+##孝
+##å­Ÿ
+##å­¢
+##å­£
+##å­¤
+##å­¦
+##å­©
+##å­ª
+##å­«
+##å­¬
+##å­°
+##å­±
+##å­³
+##å­µ
+##å­¸
+##å­º
+##å­½
+##å­¿
+##宁
+##它
+##å®…
+##宇
+##守
+##安
+##宋
+##完
+##宏
+##宓
+##宕
+##å®—
+##官
+##å®™
+##定
+##å®›
+##宜
+##宝
+##实
+##実
+##å® 
+##审
+##客
+##宣
+##室
+##宥
+##宦
+##宪
+##宫
+##å®®
+##å®°
+##害
+##å®´
+##宵
+##家
+##宸
+##容
+##宽
+##宾
+##宿
+##寂
+##寄
+##寅
+##密
+##寇
+##富
+##寐
+##寒
+##寓
+##寛
+##寝
+##寞
+##察
+##寡
+##寢
+##寥
+##實
+##寧
+##寨
+##審
+##寫
+##寬
+##寮
+##寰
+##寵
+##寶
+##寸
+##对
+##寺
+##寻
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+##対
+##寿
+##封
+##å°‚
+##å°„
+##å°†
+##å°‡
+##å°ˆ
+##å°‰
+##å°Š
+##å°‹
+##對
+##å°Ž
+##小
+##å°‘
+##å°”
+##å°•
+##å°–
+##å°˜
+##å°š
+##尝
+##å°¤
+##å°§
+##å°¬
+##å°±
+##å°´
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+##å°¸
+##å°¹
+##å°º
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+##屆
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+##届
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+##崁
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+##å´‡
+##å´Ž
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+##异
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+##彈
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+##徇
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+##怔
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+##恻
+##恼
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+##悉
+##悌
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+##払
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+##æ‹‚
+##æ‹„
+##æ‹…
+##拆
+##拇
+##拈
+##拉
+##æ‹‹
+##拌
+##拍
+##æ‹Ž
+##拐
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+##拦
+##拧
+##拨
+##æ‹©
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+##拳
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+##挂
+##指
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+##搀
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+##搵
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+##摆
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+##摈
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+##摯
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+##擲
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+##擼
+##擾
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+##攜
+##攝
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+##攥
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+##放
+##政
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+##昴
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+##梶
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+##矯
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+##神
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+##祿
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+##禁
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+##禅
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+##禎
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+##秋
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+##秣
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+##稗
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+##稟
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+##窒
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+##窗
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+##窮
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+##範
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+##築
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+##篙
+##篝
+##篠
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+##篱
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+##簍
+##ç°¡
+##ç°¦
+##ç°§
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+##ç°½
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+##籁
+##籃
+##籌
+##籍
+##籐
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+##ç´š
+##ç´›
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+##绕
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+##罕
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+##联
+##聖
+##聘
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+##聞
+##聪
+##聯
+##聰
+##聲
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+##胺
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+##脲
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+##訴
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+##診
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+##誤
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+##謁
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+##謄
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+##謐
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+##謙
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+##謬
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+##譁
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+##诅
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+##诞
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+##陋
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+##韵
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+##顶
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+##颂
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+##驹
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+##鮨
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+##鲑
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+##鲤
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+##鳍
+##鳕
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+##鵡
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+##👍
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+##😂
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diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
index 11e587fe5b159cc43c58b9b91f6a5238d3eaeff6..98837974bf3536a859f3dd84bfe270828ee8e197 100644
--- a/requirements.txt
+++ b/requirements.txt
@@ -4,5 +4,18 @@ transformers~=4.41.2
 ckip-transformers~=0.3.4
 flask-cors~=4.0.1
 spacy~=3.7.4
-googletrans ~=3.1.0a0
-pandas ~=2.2.3
\ No newline at end of file
+googletrans ~=4.0.2
+pandas ~=2.2.3
+ollama~=0.4.7
+bertopic~=0.16.4
+jieba~=0.42.1
+polyglot~=16.7.4
+
+# Polyglot requirements (Polyglot doesn't install these automatically)
+wheel>=0.23.0
+PyICU>=1.8
+pycld2>=0.3
+six>=1.7.3
+futures>=2.1.6
+morfessor>=2.0.2a1
+numpy>=1.6.1
\ No newline at end of file
diff --git a/shared/translate.py b/shared/translate.py
index c51c8459329d22ab4bb455d77b7d17d15844494a..526491c276bbe6701c3f81a7725a62b664b678a5 100644
--- a/shared/translate.py
+++ b/shared/translate.py
@@ -3,13 +3,14 @@ import csv
 from os import listdir
 from os.path import isfile, join
 import time
+import asyncio
 
 
 # wrapper for the googletrans library. Takes in chinese string returns english
 def translate(word):
     translator = Translator()
 
-    result = translator.translate(word, src='zh-cn', dest='en')
+    result = asyncio.run(translator.translate(word, src='zh-cn', dest='en'))
     print('page from translate.py: ', result)
 
     return result