diff --git a/AJN.ipynb b/AJN.ipynb
new file mode 100644
index 0000000..8f87484
--- /dev/null
+++ b/AJN.ipynb
@@ -0,0 +1,303 @@
+{
+ "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> Systemy Dialogowe </h1>\n",
+    "<h2> 7. <i>Parsing semantyczny z wykorzystaniem gramatyk</i>  [laboratoria]</h2> \n",
+    "<h3> Marek Kubis (2021)</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": [
+    "Parsing semantyczny z wykorzystaniem gramatyk\n",
+    "=============================================\n",
+    "\n",
+    "Wartości slotów możemy wydobywać z wypowiedzi użytkownika korzystając z takich technik, jak:\n",
+    "\n",
+    " - wyszukiwanie słów kluczowych w tekście,\n",
+    "\n",
+    " - dopasowywanie wzorców zbudowanych przy użyciu wyrażeń regularnych,\n",
+    "\n",
+    " - parsery regułowe (temat dzisiejszych zajęć),\n",
+    "\n",
+    " - uczenie maszynowe (temat kolejnych zajęć)."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Przykłady parserów regułowych\n",
+    "-----------------------------\n",
+    "\n",
+    " - [Phoenix](http://wiki.speech.cs.cmu.edu/olympus/index.php/Phoenix_Server) — parser gramatyk\n",
+    "     bezkontekstowych whodzący w skład systemu dialogowego [Olympus](http://wiki.speech.cs.cmu.edu/olympus/index.php/Olympus)\n",
+    "\n",
+    " - Parsery [DCG](https://www.swi-prolog.org/pldoc/man?section=DCG) (Definite Clause Grammars) języka [Prolog](https://www.swi-prolog.org/)\n",
+    "\n",
+    " - [JSpeech Grammar Format](https://www.w3.org/TR/jsgf/) (JSGF)\n",
+    "\n",
+    "Przykład\n",
+    "--------\n",
+    "Zapiszmy w JSGF gramatykę semantyczną dla aktu dialogowego reprezentującego zamiar rezerwacji\n",
+    "stolika w restauracji."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 51,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Overwriting book.jsgf\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "%%writefile book.jsgf\n",
+    "#JSGF V1.0 UTF-8 pl;\n",
+    "\n",
+    "grammar book;\n",
+    "\n",
+    "public <rezerwuj> = chciałbym zarezerwować <ilosc_biletow> <tytul_filmu> [<dzien_rezerwacji>] [<godzina_rezerwacji>];\n",
+    "\n",
+    "<ilosc_biletow> = <liczba> {ilosc} (bilety | biletów);\n",
+    "\n",
+    "<liczba> = dwa | trzy | cztery |1|2|3|4|5|6;\n",
+    "\n",
+    "<tytul_filmu> = na [film] <tytul> {tytul};\n",
+    "\n",
+    "<tytul> = Batman | Uncharted | Pitbull;\n",
+    "\n",
+    "<dzien_rezerwacji> = na <dzien> {dzien};\n",
+    "\n",
+    "<dzien> = dzisiaj | jutro | poniedziałek | wtorek | środę | czwartek | piątek | sobotę | niedzielę;\n",
+    "\n",
+    "<godzina_rezerwacji> = na [godzinę] <godzina_z_minutami> {godzina};\n",
+    "\n",
+    "<godzina_z_minutami> = <godzina> [<minuty>];\n",
+    "\n",
+    "<godzina> = dziewiątą | dziesiątą | jedenastą | dwunastą;\n",
+    "\n",
+    "<minuty> = pietnaście | trzydzieści;\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Parser akceptujący powyższą gramatykę utworzymy korzystając z biblioteki [pyjsgf](https://github.com/Danesprite/pyjsgf)."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 52,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Grammar(version=1.0, charset=UTF-8, language=pl, name=book)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 52,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import jsgf\n",
+    "\n",
+    "book_grammar = jsgf.parse_grammar_file('book.jsgf')\n",
+    "book_grammar"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Wykorzystajmy gramatykę `book.jsgf` do analizy następującej wypowiedzi"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 53,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[Rule(name='rezerwuj', visible=True, expansion=Sequence(Literal('chciałbym zarezerwować'), NamedRuleRef('ilosc_biletow'), NamedRuleRef('tytul_filmu'), OptionalGrouping(NamedRuleRef('dzien_rezerwacji')), OptionalGrouping(NamedRuleRef('godzina_rezerwacji'))))]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 53,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "utterance = 'chciałbym zarezerwować 1 biletów na film Pitbull'\n",
+    "matched = book_grammar.find_matching_rules(utterance)\n",
+    "matched"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Reprezentację znaczenia można wydobyć ze sparsowanej wypowiedzi na wiele sposobów.  My do\n",
+    "wydobywania slotów wykorzystamy mechanizm tagów JSGF a za nazwę aktu dialogowego przyjmiemy nazwę\n",
+    "gramatyki. Wzorując się na [DSTC2](https://github.com/matthen/dstc) wynikową ramę zapiszemy korzystając ze słownika o polach `act` i `slots`."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 54,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'act': 'book',\n",
+       " 'slots': [('ilosc', '1'),\n",
+       "  ('tytul', 'Pitbull'),\n",
+       "  ('dzien', None),\n",
+       "  ('godzina', None)]}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 54,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def get_dialog_act(rule):\n",
+    "    slots = []\n",
+    "    get_slots(rule.expansion, slots)\n",
+    "    return {'act': rule.grammar.name, 'slots': slots}\n",
+    "\n",
+    "def get_slots(expansion, slots):\n",
+    "    if expansion.tag != '':\n",
+    "        slots.append((expansion.tag, expansion.current_match))\n",
+    "        return\n",
+    "\n",
+    "    for child in expansion.children:\n",
+    "        get_slots(child, slots)\n",
+    "\n",
+    "    if not expansion.children and isinstance(expansion, jsgf.NamedRuleRef):\n",
+    "        get_slots(expansion.referenced_rule.expansion, slots)\n",
+    "\n",
+    "get_dialog_act(matched[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Łącząc powyższe funkcje możemy zbudować prosty moduł NLU."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 41,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'act': 'null', 'slots': []}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 41,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def nlu(utterance):\n",
+    "    matched = book_grammar.find_matching_rules(utterance)\n",
+    "\n",
+    "    if matched:\n",
+    "        return get_dialog_act(matched[0])\n",
+    "    else:\n",
+    "        return {'act': 'null', 'slots': []}\n",
+    "\n",
+    "nlu('chciałbym zarezerwować dwa bilety na film Pitbull')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Problemy\n",
+    "--------\n",
+    "\n",
+    " - Co z normalizacją wyrażeń liczbowych takich, jak godziny, daty czy numery telefonów?\n",
+    "\n",
+    " - Co w przypadku gdy więcej niż jedna reguła zostanie dopasowana?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Zadanie\n",
+    "-------\n",
+    "Zaimplementować analizator języka naturalnego (NLU) na potrzeby realizowanego agenta dialogowego.\n",
+    "\n",
+    "Moduł powinien być zbudowany z wykorzystaniem parsingu regułowego i/lub technik uczenia maszynowego.\n",
+    "\n",
+    "Przygotować skrypt `evaluate.py` wyznaczający *dokładność* (ang. accuracy) analizatora względem zgromadzonego korpusu eksperymentalnego,\n",
+    "tj. stosunek liczby wypowiedzi użytkownika, w których akty dialogowe zostały rozpoznane prawidłowo do liczby wszystkich wypowiedzi użytkownika w korpusie.\n",
+    "\n",
+    "Analizator języka naturalnego umieścić w gałęzi `master` repozytorium projektowego. Skrypt `evaluate.py` umieścić w katalogu głównym tej gałęzi.\n",
+    "\n",
+    "Termin: 4.05.2022, godz. 23:59."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "author": "Marek Kubis",
+  "email": "mkubis@amu.edu.pl",
+  "jupytext": {
+   "cell_metadata_filter": "-all",
+   "main_language": "python",
+   "notebook_metadata_filter": "-all"
+  },
+  "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": "3.7.3"
+  },
+  "subtitle": "7.Parsing semantyczny z wykorzystaniem gramatyk[laboratoria]",
+  "title": "Systemy Dialogowe",
+  "year": "2021"
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}