diff --git a/lab/06_Biblioteki_stat_LM.ipynb b/lab/06_Biblioteki_stat_LM.ipynb
new file mode 100644
index 0000000..2aec6e1
--- /dev/null
+++ b/lab/06_Biblioteki_stat_LM.ipynb
@@ -0,0 +1,474 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
+    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
+    "<h1> Modelowanie Języka</h1>\n",
+    "<h2> 7. <i>biblioteki STM</i>  [ćwiczenia]</h2> \n",
+    "<h3> Jakub Pokrywka (2022)</h3>\n",
+    "</div>\n",
+    "\n",
+    "![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### KENLM\n",
+    "\n",
+    "W praktyce korzysta się z gotowych bibliotek do statystycznych modeli językowych. Najbardziej popularną biblioteką jest KENLM ( https://kheafield.com/papers/avenue/kenlm.pdf ). Repozytorium znajduje się https://github.com/kpu/kenlm a dokumentacja https://kheafield.com/code/kenlm/\n",
+    "\n",
+    "Na komputerach wydziałowych nie powinno być problemu ze skompilowaniem biblioteki.\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Najprostszy scenariusz użycia"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "KENLM_BUILD_PATH='/home/kuba/kenlm/build'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!wget https://wolnelektury.pl/media/book/txt/lalka-tom-pierwszy.txt"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!wget https://wolnelektury.pl/media/book/txt/lalka-tom-drugi.txt"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### budowa modelu"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!$KENLM_BUILD_PATH/bin/lmplz -o 4 < lalka-tom-pierwszy.txt > lalka_tom_pierwszy_lm.arpa"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## plik arpa\n",
+    "\n",
+    "Powyższa komenda tworzy model językowy z wygładzaniem i zapisuje go do pliku tekstowego arpa. Parametr -o 4 odpowiada za maksymalną ilość n-gramów w modelu: 4-gramy.\n",
+    "\n",
+    "Plik arpa zawiera w sobie prawdopodobieństwa dla poszczególnych n-gramów. W zasadzie są to logarytmy prawdopodbieństw o podstawie 10.\n",
+    "\n",
+    "Podejrzyjmy plik arpa:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!head -n 30 lalka_tom_pierwszy_lm.arpa"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Linijka to kolejno: prawdopodobieństwo (log10), n-gram, waga back-off (log10).\n",
+    "\n",
+    "Aby spradzić prawdopodobieństwo sekwencji (a także PPL modelu) należy użyć komendy query"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test_str=!(head -n 17 lalka-tom-drugi.txt  | tail -n 1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test_str = test_str[0]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test_str"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test_str"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!echo $test_str |  $KENLM_BUILD_PATH/bin/query lalka_tom_pierwszy_lm.arpa 2> /dev/null"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Zgodnie z dokumentacją polecenia query, format wyjściowy to dla każdego słowa:\n",
+    "    \n",
+    "word=vocab_id ngram_length log10(p(word|context))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A co jeśli trochę zmienimy początek zdania?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test2_str = \"Lubię placki i wcale by mnie nie zdziwiło, gdyby około grudnia wybuchła wojna.\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!echo $test2_str |  $KENLM_BUILD_PATH/bin/query lalka_tom_pierwszy_lm.arpa 2> /dev/null"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A co jeśli trochę zmienimy wejście?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Trochę bardziej zaawansowane użycie "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Pierwsza rzecz, która rzuca się w oczy: tokeny zawierają znaki interpunkcyjne. Użyjemy zatem popularnego tokenizera i detokenizera moses z https://github.com/moses-smt/mosesdecoder\n",
+    "        \n",
+    "https://github.com/moses-smt/mosesdecoder/tree/master/scripts/tokenizer"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### tokenizacja i lowercasing"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "TOKENIZER_SCRIPTS='/home/kuba/mosesdecoder/scripts/tokenizer'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!echo $test_str"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!echo $test_str | $TOKENIZER_SCRIPTS/tokenizer.perl --language pl"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "W łatwy sposób można odzyskać tekst źródłowy:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!echo $test_str | $TOKENIZER_SCRIPTS/tokenizer.perl --language pl | $TOKENIZER_SCRIPTS/detokenizer.perl --language pl"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "W naszym przykładzie stworzymy model językowy lowercase. Można osobno wytrenować też truecaser (osobny model do przywracania wielkości liter), jeżeli jest taka potrzeba."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!echo $test_str | $TOKENIZER_SCRIPTS/tokenizer.perl --language pl | $TOKENIZER_SCRIPTS/lowercase.perl"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!cat  lalka-tom-pierwszy.txt | $TOKENIZER_SCRIPTS/tokenizer.perl --language pl | $TOKENIZER_SCRIPTS/lowercase.perl > lalka-tom-pierwszy-tokenized-lowercased.txt"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!cat  lalka-tom-drugi.txt | $TOKENIZER_SCRIPTS/tokenizer.perl --language pl | $TOKENIZER_SCRIPTS/lowercase.perl > lalka-tom-drugi-tokenized-lowercased.txt"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!$KENLM_BUILD_PATH/bin/lmplz -o 4 --prune 1 1 1 1  < lalka-tom-pierwszy-tokenized-lowercased.txt > lalka_tom_pierwszy_lm.arpa"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test_str=!(head -n 17 lalka-tom-drugi-tokenized-lowercased.txt  | tail -n 1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test_str=test_str[0]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "test_str"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### model binarny\n",
+    "\n",
+    "Konwertując model do postaci binarnej, inferencja będzie szybsza"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!$KENLM_BUILD_PATH/bin/build_binary   lalka_tom_pierwszy_lm.arpa lalka_tom_pierwszy_lm.binary"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!echo $test_str |  $KENLM_BUILD_PATH/bin/query lalka_tom_pierwszy_lm.binary"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### sprawdzanie dokumentacji\n",
+    "\n",
+    "Najłatwiej sprawdzić wywołując bezpośrednio komendę"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!$KENLM_BUILD_PATH/bin/lmplz "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### wrapper pythonowy\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!pip install https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import kenlm\n",
+    "model = kenlm.Model('lalka_tom_pierwszy_lm.binary')\n",
+    "print(model.score(test_str, bos = True, eos = True))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for i in model.full_scores(test_str):\n",
+    "    print(i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Zadanie \n",
+    "\n",
+    "Stworzyć model językowy za pomocą gotowej biblioteki (KENLM lub inna)\n",
+    "\n",
+    "Warunki zaliczenia:\n",
+    "- wynik widoczny na platformie zarówno dla dev i dla test\n",
+    "- wynik dla dev i test lepszy (niższy) niż 1024.00 (liczone przy pomocy geval)\n",
+    "- deadline do końca dnia 17.04\n",
+    "- commitując rozwiązanie proszę również umieścić rozwiązanie w pliku /run.py  (czyli na szczycie katalogu). Można przekonwertować jupyter do pliku python przez File → Download as → Python. Rozwiązanie nie musi być w pythonie, może być w innym języku.\n",
+    "- zadania wykonujemy samodzielnie\n",
+    "- w nazwie commita podaj nr indeksu\n",
+    "- w tagach podaj kenlm!\n",
+    "- uwaga na specjalne znaki \\\\n w pliku 'in.tsv' oraz pierwsze kolumny pliku in.tsv (które należy usunąć)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "Punktacja:\n",
+    "- podstawa: 40 punktów\n",
+    "- 50 punktów z najlepszy wynik z 2 grup\n",
+    "- 20 punktów za znalezienie się w pierwszej połowie, ale poza najlepszym wynikiem"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "author": "Jakub Pokrywka",
+  "email": "kubapok@wmi.amu.edu.pl",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "lang": "pl",
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.8.3"
+  },
+  "subtitle": "0.Informacje na temat przedmiotu[ćwiczenia]",
+  "title": "Ekstrakcja informacji",
+  "year": "2021"
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}