1 | Society | 3% | |
2 | SP | 2% | |
3 | Historical | 2% | |
4 | Washington | 2% | |
5 | D.C. | 2% | |
6 | Es | 1% | |
7 | Xiongs | 1% | |
8 | Feria | 1% | |
9 | Rosario | 1% | |
10 | Soy | 1% | |
11 | del | 1% | |
12 | America | 1% | |
13 | Brodner | 1% | |
14 | Fame | 1% | |
15 | Alumni | 1% | |
16 | Luz | 1% | |
17 | Roma | 1% | |
18 | Shimizu | 1% | |
19 | Guarulhos | 1% | |
20 | Adrian | 1% | |
21 | High | 1% | |
22 | Heroinas | 1% | |
23 | ‘Stressful’ | 1% | |
24 | Samba | 1% | |
25 | CGT | 1% | |
26 | Shasta | 1% | |
27 | Sur | 1% | |
28 | Exhibition | 1% | |
29 | Enfermeras | 1% | |
30 | CUSur | 1% | |
31 | Mondiali | 1% | |
32 | Elevacion | 1% | |
33 | Mixta | 1% | |
34 | Ley | 1% | |
35 | Present | 1% | |
36 | Congreso | 1% | |
37 | RJ | 1% | |
38 | MP | 1% | |
39 | Columbia | 1% | |
40 | School | 1% | |
41 | Gobierno | 1% | |
42 | Tri | 1% | |
43 | Solicitan | 1% | |
44 | Balearon | 1% | |
45 | SBT | 1% | |
46 | Burbank | 1% | |
47 | Suburbana | 1% | |
48 | Hall | 1% | |
49 | Empleo | 1% | |
50 | ‘Ridiculous’ | 1% | |
는 분류, 데이터 기준으로 의 기사에서 의 고유명사 데이터를 통해 생성되었습니다.
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