diff --git a/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md b/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
index 8d64b4bd..4407f16e 100644
--- a/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
+++ b/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
@@ -77,40 +77,58 @@ V poslednom kroku je potrebné vyhodnotiť experimenty. Z takejto neprehľadnej
 #### Správanie metód pri rovnkakom počte najlepších odpovedí
 - Top 5 odpovedí
 
+V tomto grafe môžete vidieť, že pri vyhľadávaní top 5 odpovedí najlepšiu presnosť a návratnosť mala metóda BM25 dosiahla najlepšie výsledky. Najhoršie výsledky boli dosiahnuté metódou Faiss. Metóda sentence transformers s použitím LaBSE dosiahla druhý najlepší výsledok.
+
 ![Top 5 rovnakých odpovedí](img/k_5.png)
 
 - Top 10 odpovedí
 
+Pri 10 najlepších odpovediach BM25 dosiahlo lepší výsledok Recall ako pri top 5 výsledkoch, ale zároveň Precision sa zhoršila. Faiss má naďalej najhoršie výsledky. Sentence tranformers s použitím slovenského modelu slovakbert-sts-stsb sa zlepšila oproti predchádzajúcemu grafu
+
 ![Top 10 rovnakých odpovedí](img/k_10.png)
 
 - Top 15 odpovedí
 
+Na tomoto grafe ďalej môžeme sledovať zlepšovanie Recall pre BM25, ale treba si však všimnúť, že Precission klesá. Dôležtým mýlnikom pri tomto grafe je porovnanie modelu LaBSE s slovakbert-sts-stsb pretože slovakbert sa začína správať pri najlepších 15 odpovediach ako model LaBSE, to nám môže aj naznačit, že s rastúcim počtom odpovedí pre model LaBSE neprichádza viac správnych dokumentov, ako by sa očakávalo. Najviac priblíženie modelu slovakbert modelu k LaBSE môžete vidieť na metrike Precision.
+
 ![Top 15 rovnakých odpovedí](img/k_15.png)
 
 - Top 20 odpovedí
 
+Na tomto grafe už môžeme vidieť, že model LaBSE a slovakbert majú skoro rovnaké hodnoty Precision a Recall. To nám môže nazanačovať, že použitie modelu slovakbert bude silnejšie pri vracaní väčšieho počtu výsledkov. 
+
 ![Top 20 rovnakých odpovedí](img/k_20.png)
 
-
 - Top 30 odpovedí
 
+Posledný graf v tejto kategórii nám ukazuje, že aj pri 30 odpovediach má metóda BM25 najlepší Recall, ale treba sa pozrieť na model slovakbert ktorí pri top 30 odpovedach má minimálnu odchýlku od modelu LaBSE. 
+
 ![Top 30 rovnakých odpovedí](img/k_30.png)
 
 
 #### Správanie metódy s narastajúcim počtom najlepších odpovedí
 
+ V tejto časti práce skúsim bližšie zobraziť dva grafy na ktorých môžete vidieť správanie metódy hodnotenia vyhľadávania s narastajúcim počtom výsledkov z vyhľadávania. Nižšie sa nachádzajú iba 2 metódy, ktoré podľa mňa v experimentoch dosiahli najlepšie výsledky.
+
 - Metódou BM25
 
+Metóda BM25 počas všetkých experimentov vykazovala najlepšie výsledky nie len Precission, ale aj Recall. Na grafe môžete vidieť, že s narastajúcim počtom výsledkov Precission klesal, ale zároveň Recall stúpal. Pri tejto metóde vidím môžnosti experimentovania napríklad pri 50, alebo 100 odpovediach z vyhľadávania
+
 ![BM25](img/bm25.png)
 
 - Metódou sentence transformers s použitím slovakbert-sts-sts
 
-![slovakbert](img/	slovakbert_sts.png)
+Model slovakbert, ktorý bol zverejnený na konci minulého roka, dosiahol pri poskytnutom datasete perfektné výsledky. Dovoľujem si to tvrdiť z toho dôvodu, že nebol trénovaný na datasete, ktorým bol hodnotený. V budúnosti by mohlo byť zaujímavé dotrénovať tento model pomocou použitého datasetu a následne takýto model ohodnotiť. Predpokladám, že tento model by mohol lepšie vyhľadávať aj pri menšom množstve najlepších výsledkov z vyhľadávania.
+
+![slovakbert](img/slovakbert_sts.png)
 
 
 
 ### Záver vyhodnotenia experimentov
 
+V tejto práci sa mi podarilo úspešne vykonať 20 experimentov, ktoré ukázali, že dokážeme efektívne využiť natrénovaný slovenský model na iných dátach. Zároveň môžeme vidieť aj efektívne vyhľadávanie metódou BM25, ktorá dosahovala nadpriemerné výsledky. 
+
+Pokračovanie v práci by som mohol realizovať použitím dvoch techník vyhľadávania. Ideálnym prípadom môže byť použitie oboch metód. Treba vsak zistiť, ktorú z týchto techník bude lepšie použiť ako prvú pre vyhľadávanie.