diff --git a/run.py b/run.py
index b8522c2..c3c2c00 100644
--- a/run.py
+++ b/run.py
@@ -26,6 +26,8 @@ def set_trigram_count(first_word, second_word, third_word, trigrams):
         trigrams[f"{first_word}_{second_word}_{third_word}"] += 1
 
 def load_train():
+    trigrams = {}
+    bigrams = {}
     with lzma.open('train/in.tsv.xz', mode='rt') as file:
         wordNo = 1
         word_bi_last = ""
@@ -48,9 +50,9 @@ def load_train():
             word_bi_last = word
 
 def predict(search_for_words):
-    trigrams_complete = {}
-    bigrams_complete = {}
-    search_for_words_complete = [] # Tablica szukanych słów które wystąpiły w tekście z dokładnie tymi samymi szukanymi słowami w tej samej kolejności
+    trigrams_complete = {} # Tablica trigramów szukanych słów które wystąpiły w tekście z dokładnie tymi samymi szukanymi słowami w tej samej kolejności
+    bigrams_complete = {} # Tablica bigramów szukanych słów które wystąpiły w tekście z dokładnie tymi samymi szukanymi słowami w tej samej kolejności
+    # search_for_words_complete = [] # Tablica szukanych słów które wystąpiły w tekście z dokładnie tymi samymi szukanymi słowami w tej samej kolejności
     # Szukanie bigramów i trigramów które zawierają szukaną lukę dla słowa z tablicy search_for_words.
     # Jeżeli kolejność słów się zgadza liczona jest ilość wystąpień takich bigramów i trigramów z tymi słowami.
     # Przy czym dla trigramów sprawdzane są tylk odwa ostatnie słowa bo to logiczne. I potem sprawdzane jest który trigram dla danych słów najczęściej występuje.
@@ -62,11 +64,12 @@ def predict(search_for_words):
         words = ["", "", ""]
         for i_, word in enumerate(get_words(file)): # lecimy po kolei słowo po słowie. Słow ma usunięte wszelkie interpunkcja 
             word = word.lower() # normalizowanie na małe znaki
+            if not word:
+                continue
             if len(word_bi_last) > 0: # Mamy już pierwsze słow zbuforowane (szczególnie potrzebne dla pierwszego przebiegu) możemy więc zapisać 
                 for search_for_word in search_for_words:
                     search_for_word_s = search_for_word.split("_")
                     if search_for_word_s[0] == word_bi_last and search_for_word_s[1] == word: # Jeżeli szukane słowa tworzą bigram występujący w tekście trenującym to zwiększamy liczbę jego wystąpień
-                        search_for_words_complete.append(search_for_word)
                         set_bigram_count(word_bi_last, word, bigrams_complete) 
             if i_ == 1:  # If potrzebny aby zbuforować min 3 wyrazy dla trigramu w początkowej fazie przebiegu pętli.          
                 words[0]=word_bi_last
@@ -83,7 +86,7 @@ def predict(search_for_words):
                 words[2]=word
                 for search_for_word in search_for_words:
                     search_for_word = search_for_word.split("_")
-                    if search_for_word[0] == words[1] and search_for_word[1] == words[2]:                 
+                    if search_for_word[0] == words[1] and search_for_word[1] == words[2]:  
                         set_trigram_count(words[0], words[1], words[2], trigrams_complete)             
             word_bi_last = word
             
@@ -94,20 +97,23 @@ def predict(search_for_words):
     print (len(trigrams_complete))
     # Szukanie trigramu który najczęściej wystąpił dla każdych szukanych danych dwóch słów z tablicy serch_for_word.
     # Z razcji z tego, że są to dokładnie te dwa słowa szukane mogę użyć słownika znalezionych bigramów 
-    search_for_word_complete_bicounts = {}
+    for trigram in trigrams_complete:
+        if trigram[0] == "_":
+            print(trigram)
     left_context_search_for_word = {}
-    for search_for_word_complete in search_for_words_complete:
-        search_for_word_complete_bicounts[search_for_word_complete] = bigrams_complete[search_for_word_complete]
-    for search_for_word_complete_bicount in search_for_word_complete_bicounts:
+    for bigram_complete in bigrams_complete:
         max_count = 0
         for trigram in trigrams_complete:
-            if search_for_word_complete_bicount in trigram and trigrams_complete[trigram] > max_count:
+            if bigram_complete in '_'.join(trigram.split("_")[1:3]) and trigrams_complete[trigram] > max_count:
                 max_count = trigrams_complete[trigram]
                 left_context = trigram.split("_")[0]
-                left_context_search_for_word[search_for_word_complete_bicount] = left_context
-    for search_for_word in left_context_search_for_word:
-        left_context = left_context_search_for_word[search_for_word]
-        print(f"{left_context} {' '.join(search_for_word.split('_'))}")
+                left_context_search_for_word[bigram_complete] = left_context
+    for search_for_word in search_for_words:
+        if search_for_word in left_context_search_for_word:
+            left_context = left_context_search_for_word[search_for_word]
+            print(f"{left_context} {' '.join(search_for_word.split('_'))} {trigrams_complete['_'.join([left_context, search_for_word])]/bigrams_complete[search_for_word]}")
+        else:
+            print(f"??? {' '.join(search_for_word.split('_'))}")
 
     # max_count_t = 0
     # max_bi_key = ""