The topic of this thesis is the detoxification of language in social networks with a particular focus on style transfer techniques that combine deep learning and linguistic resources. In today’s digital landscape, social networks are rife with communication that can often be toxic, either intentionally or unintentionally. Given the pervasiveness of social media and the potential for toxic language to perpetuate negativity and polarization, this study addresses the problem of toxic language and its transformation into more neutral expressions. The importance of this issue is underscored by the need to promote non-toxic communication in the social networks that are an integral part of modern society. The complexity of natural language and the subtleties of what constitutes toxicity make this a challenging problem worthy of study. To address this problem, this research proposes two models, LexiconGST and MultiLexiconGST, developed based on the Delete&Generate framework. These models integrate linguistic resources into the detoxification system to guide deep learning techniques. Experimental results show that the proposed models perform commendably in the detoxification task compared to stateof-the-art methods. The integration of linguistic resources with deep learning techniques is confirmed to improve the performance of detoxification systems. Finally, this research has implications for social media platforms and online communities, which can now implement more effective moderation tools to promote non-toxic communication. It also opens lines of further research to generalize our proposed method to other text styles. / Ämnet för denna avhandling är avgiftning av språk i sociala nätverk med särskilt fokus på stilöverföringstekniker som kombinerar djupinlärning och språkliga resurser. I dagens digitala landskap är sociala nätverk fulla av kommunikation som ofta kan vara giftig, antingen avsiktligt eller oavsiktligt. Med tanke på hur utbredda sociala medier är och hur giftigt språk kan bidra till negativitet och polarisering, tar den här studien upp problemet med giftigt språk och hur det kan omvandlas till mer neutrala uttryck. Vikten av denna fråga understryks av behovet av att främja giftfri kommunikation i de sociala nätverk som är en integrerad del av det moderna samhället. Komplexiteten i naturligt språk och de subtila aspekterna av vad som utgör toxicitet gör detta till ett utmanande problem som är värt att studera. För att ta itu med detta problem föreslår denna forskning två modeller, LexiconGST och MultiLexiconGST, som utvecklats baserat på ramverket Delete&Generate. Dessa modeller integrerar språkliga resurser i avgiftningssystemet för att vägleda djupinlärningstekniker. Experimentella resultat visar att de föreslagna modellerna presterar lovvärt i avgiftningsuppgiften jämfört med toppmoderna metoder. Integrationen av språkliga resurser med djupinlärningstekniker bekräftas för att förbättra prestanda för avgiftningssystem. Slutligen har denna forskning konsekvenser för sociala medieplattformar och onlinegemenskaper, som nu kan implementera mer effektiva modereringsverktyg för att främja giftfri kommunikation. Det öppnar också för ytterligare forskning för att generalisera vår föreslagna metod till andra textstilar.