Advancements in Artificial Intelligence, especially in the field of natural language processing have opened new possibilities for educational chatbots. One of these is a chatbot that can simulate a conversation between the teacher and the student for continuous learner support. In an up-scaled learning environment, teachers have less time to interact with each student individually. A resource to practice interactions with students could be a boon to alleviate this issue. In this thesis, we present a machine-learning model combined with a heuristic approach used in the creation of a chatbot. The machine learning model learns language understanding using prebuilt language representations which are fine-tuned with teacher-student conversations. The heuristic compares responses and picks the highest score for response retrieval. A data quality analysis is also performed on the teacher-student conversation dataset. For results, the best-base-cased language model performed best for text classification with a weighted F1-score of 0.70. The dataset used for the machine learning model showed consistency and completeness issues regarding labelling. The Technology Acceptance Model has been used to evaluate the model. The results of this evaluation show a high perceived ease of use, but a low perceived usefulness of the present solution. The thesis contributes with the innovative TUM (topic understanding model), an educational chatbot and an evaluation of the teacher-student chatroom corpus regarding the usage for text classification. / Teknologiska framsteg i artificiell intelligens, speciellt inom språkteknologi, har öppnat för nya möjligheter för chatbottar inom utbildningssektorn. Chatbots har sett en ökande användning i olika lärandeändamål. En av dessa är en chatbot som kan simulera en konversation mellan en lärare och en student för lärandestöd. När inlärning sker på en allt större skala, har lärare allt mindre tid att lägga individuellt på varje student. En resurs för att öva på interaktioner med studenter skulle därför kunna vara ett bra hjälpmedel. I denna masteruppsats presenteras en maskininlärnings modell kombinerad med ett heuristiskt tillvägagångsätt i skapandet av en chatbot. Maskininlärningsmodellen använder sig av färdigbyggda språkrepresentationer som är finjusterade med lärare-studentkonversationer. Heuristiken jämför svar och väljer den högsta poängen för svarshämtning. En datakvalité analys är också gjord på lärare-studentkonversations datasetet. För resultat, den BERT-baserade språkmodellen gav bäst resultat för textklassificering med en weigthed-F1- score på 0.70. Datasetet som användes för maskininlärningsmodellen visade konsistens och fullständighet problem rörande etiketter. Teknologi acceptans modellen har använts för att evaluera modellen. Resultatet av evalueringen visade hög upplevd användarvänlighet, men låg upplevd användbarhet. Detta arbete bidrar med TUM (topic understanding model), en utbildningschatbot och en evaluering av datasetet teacherstudent chatroom corpus för användning till textklassificering.

As our lives become more and more digital, our exposure to certain phenomena increases, one of which is hate speech. Thus, automatic hate speech identification is needed. This thesis explores three strategies for hate speech detection for cross­-domain scenarios: using a model trained on annotated data for a previous domain, a model trained on data from a novel methodology of automatic data derivation (with cross­-domain scenarios in mind), and using ChatGPT as a domain-­agnostic classifier. Results showed that cross-­domain scenarios remain a challenge for hate speech detection, results which are discussed out of both technical and ethical considera­tions. / I takt med att våra liv blir allt mer digitala ökar vår exponering för vissa fenomen, varav ett är näthat. Därför behövs automatisk identifikation av näthat. Denna uppsats utforskar tre strategier för att upptäcka hatretorik för korsdomänscenarion: att använda inferenserna av en modell trä­nad på annoterad data för en tidigare domän, att använda inferenserna av en modell tränad på data från en ny metodologi för automatisk dataderivatisering som föreslås (för denna avhandling), samt att använda ChatGPT som klassifierare. Resultaten visade att korsdomänscenarion fort­farande utgör en utmaning för upptäckt av näthat, resultat som diskuteras utifrån både tekniska och etiska överväganden.

In common sense, modality measures the number of areas a model covers. Multi-modal or cross-modal models can handle two or more areas simultaneously. Some common cross-models include Vision-Language models, Speech-Language models, and Vision-Speech models. A Vision-Language (VL) model is a network architecture that can interpret both textual and visual inputs, which has always been challenging. Driven by the interest in exploring such an area, this thesis implements several VL models and investigates their performance on a specific VL task: The Image-Text Relation Task. Instead of using English as the context language, the thesis focuses on other languages where the available resources are less. Swedish is chosen as a case study and the results can be extended to other languages. The experiments show that the Transformer style architecture efficiently handles both textual and visual inputs, even trained with simple loss functions. The work suggests an innovative way for future development in cross-modal models, especially for VL tasks. / I vanlig mening är modalitet ett mått på hur många områden en modell täcker. Multimodala eller tvärmodala modeller kan hantera två eller flera områden samtidigt. Några vanliga tvärmodala modeller är vision-språk-modeller, tal-språk-modeller och vision-språk-modeller. En Vision-Language-modell (VL-modell) är en nätverksarkitektur som kan tolka både text- och visuell input samtidigt, vilket alltid har varit en utmaning. I denna avhandling, som drivs av intresset för att utforska ett sådant område, implementeras flera VL-modeller och deras prestanda undersöks på en specifik VL-uppgift: Uppgiften bild-text-relation. I stället för att använda engelska som kontextspråk fokuserar avhandlingen på andra språk där de tillgängliga resurserna är mindre. Svenskan har valts som fallstudie och resultaten kan utvidgas till andra språk. Experimenten visar att arkitekturen i Transformer-stilen effektivt hanterar både text- och visuella indata, även om den tränas med enkla förlustfunktioner. Arbetet föreslår en innovativ väg för framtida utveckling av intermodala modeller, särskilt för VL-uppgifter.

This thesis focuses on the Swedish language, where punctuation restoration, especially as a postprocessing step for the output of Automatic Speech Recognition (ASR) applications, needs furtherresearch. I have collaborated with NewsMachine AB, a company that provides large-scale mediamonitoring services for its clients, for which it employs ASR technology to convert spoken contentinto text.This thesis follows an approach initially designed for high-resource languages such as English. Themethod is based on KB-BERT, a pre-trained Swedish neural network language model developedby the National Library of Sweden. The project uses KB-BERT with a Bidirectional Long-ShortTerm Memory (BiLSTM) layer on top for the task of punctuation restoration. The model is finetuned using the TED Talk 2020 dataset in Swedish, which is acquired from OPUS (an open-sourceparallel corpus). The punctuation marks comma, period, question mark, and colon are considered for this project. A comparative analysis is conducted between two KB-BERT models: bertbase-swedish-cased and albert-base-swedish-cased-alpha. The fine-tuned Swedish BERT-BiLSTMmodel, trained on 5 classes, achieved an overall F1-score of 81.6%, surpassing the performance ofthe ALBERT-BiLSTM model, which was also trained on 5 classes and obtained an overall F1-scoreof 66.6%. Additionally, the BERT-BiLSTM model, trained on 4 classes (excluding colon), outperformed prestoBERT, an existing model designed for the same task in Swedish, with an overallF1-score of 82.8%. In contrast, prestoBERT achieved an overall F1-score of 78.9%.As a further evaluation of the model’s performance on ASR transcribed text, noise was injectedbased on four probabilities (0.05, 0.1, 0.15, 0.2) into a copy of the test data in the form of threeword-level errors (deletion, substitution, and insertion). The performance of the BERT-BiLSTMmodel substantially decreased for all the errors as the probability of noise injected increased. Incontrast, the model still performed comparatively better when dealing with deletion errors as compared to substitution and insertion errors. Lastly, the data resources received from NewsMachineAB were used to perform a qualitative assessment of how the model performs in punctuating realtranscribed data as compared to human judgment.

Code Search is one of the most common tasks for developers. The open-source software movement and the rise of social media have made this process easier thanks to the vast public software repositories available to everyone and the Q&A sites where individuals can resolve their doubts. However, in the case of poorly documented code that is difficult to search in a repository, or in the case of private enterprise frameworks that are not publicly available, so there is not a community on Q&A sites to answer questions, searching for code snippets to solve doubts or learn how to use an API becomes very complicated. In order to solve this problem, this thesis studies the use of natural language in code retrieval. In particular, it studies transformer-based models, such as Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), which are currently state of the art in natural language processing but present high latency in information retrieval tasks. That is why this project proposes a multi-stage architecture that seeks to maintain the performance of standard BERT-based models while reducing the high latency usually associated with the use of this type of framework. Experiments show that this architecture outperforms previous non- BERT-based models by +0.17 on the Top 1 (or Recall@1) metric and reduces latency with inference times 5% of those of standard BERT models. / Kodsökning är en av de vanligaste uppgifterna för utvecklare. Rörelsen för öppen källkod och de sociala medierna har gjort denna process enklare tack vare de stora offentliga programvaruupplagorna som är tillgängliga för alla och de Q&A-webbplatser där enskilda personer kan lösa sina tvivel. När det gäller dåligt dokumenterad kod som är svår att söka i ett arkiv, eller när det gäller ramverk för privata företag som inte är offentligt tillgängliga, så att det inte finns någon gemenskap på Q&AA-webbplatser för att besvara frågor, blir det dock mycket komplicerat att söka efter kodstycken för att lösa tvivel eller lära sig hur man använder ett API. För att lösa detta problem studeras i denna avhandling användningen av naturligt språk för att hitta kod. I synnerhet studeras transformatorbaserade modeller, såsom BERT, som för närvarande är den senaste tekniken inom behandling av naturliga språk men som har hög latenstid vid informationssökning. Därför föreslås i detta projekt en arkitektur i flera steg som syftar till att bibehålla prestandan hos standard BERT-baserade modeller samtidigt som den höga latenstiden som vanligtvis är förknippad med användningen av denna typ av ramverk minskas. Experiment visar att denna arkitektur överträffar tidigare icke-BERT-baserade modeller med +0,17 på Top 1 (eller Recall@1) och minskar latensen, med en inferenstid som är 5% av den för standard BERT-modeller.

We explore in this study the different Natural Language Processing state-of-the art technologies that allow transforming textual data into numerical representation. We go through the theory of the existing traditional methods as well as the most recent ones. This thesis focuses on the recent advances in Natural Language processing being developed upon the Transfer model. One of the most relevant innovations was the release of a deep bidirectional encoder called BERT that broke several state of the art results. BERT utilises Transfer Learning to improve modelling language dependencies in text. BERT is used for several different languages, other specialized model were released like the french BERT: Camembert. This thesis compares the language models of these different pre-trained models and compares their capability to insure a domain adaptation. Using the multilingual and the french pre-trained version of BERT and a dataset from AXA France’s emails, clients’ messages, legal documents, insurance documents containing over 60 million words. We fine-tuned the language models in order to adapt them on the Axa insurance’s french context to create a French AXAInsurance BERT model. We evaluate the performance of this model on the capability of the language model of predicting a masked token based on the context. BERT proves to perform better : modelling better the french AXA’s insurance text without finetuning than Camembert. However, with this small amount of data, Camembert is more capable of adaptation to this specific domain of insurance. / I denna studie undersöker vi de senaste teknologierna för Natural Language Processing, som gör det möjligt att omvandla textdata till numerisk representation. Vi går igenom teorin om befintliga traditionella metoder såväl som de senaste. Denna avhandling fokuserar på de senaste framstegen inom bearbetning av naturliga språk som utvecklats med hjälp av överföringsmodellen. En av de mest relevanta innovationerna var lanseringen av en djup dubbelriktad kodare som heter BERT som bröt flera toppmoderna resultat. BERT använder Transfer Learning för att förbättra modelleringsspråkberoenden i text. BERT används för flera olika språk, andra specialmodeller släpptes som den franska BERT: Camembert. Denna avhandling jämför språkmodellerna för dessa olika förutbildade modeller och jämför deras förmåga att säkerställa en domänanpassning. Med den flerspråkiga och franska förutbildade versionen av BERT och en dataset från AXA Frankrikes epostmeddelanden, kundmeddelanden, juridiska dokument, försäkringsdokument som innehåller över 60 miljoner ord. Vi finjusterade språkmodellerna för att anpassa dem till Axas försäkrings franska sammanhang för att skapa en fransk AXAInsurance BERT-modell. Vi utvärderar prestandan för denna modell på förmågan hos språkmodellen att förutsäga en maskerad token baserat på sammanhanget. BERTpresterar bättre: modellerar bättre den franska AXA-försäkringstexten utan finjustering än Camembert. Men med denna lilla mängd data är Camembert mer kapabel att anpassa sig till denna specifika försäkringsdomän.

A common evaluation method for students in the context of reading comprehension is the use of Multiple Choice Questions. A student must read a text and a question, and then choose the correct answer from a set of options, one of which one is the correct answer, and the other options are wrong. The wrong options are called distractors. Creating Multiple Choice Question exams is time-consuming, and a task that is open for automation. Distractor Generation is the task of generating wrong, but plausible options for Multiple Choice Questions. It is a task that can be addressed with Machine Learning and Large Language Models. As this task has been addressed in languages such as English, and Swedish, this work addresses the task for the Spanish language. This work achieves 3 objectives. The first one is the creation of a Multiple Choice Question dataset in Spanish with distractors, by manually tagging distractors from the dataset SQuAD-es. The newly created dataset with distractors is called SQuAD-es-dist. The second one is automatically generating distractors with machine learning methods. A BERT model is fine-tuned to generate distractors, and a GPT model is used through zero-shot learning to generate distractors. The third one is a human study on the generated distractors to evaluate the plausibility and usability of the distractors. Although both methods show to be effective, yet not perfect, at generating distractors, the GPT model shows better applicability and a higher capacity to confuse students in the task of Distractor Generation. / En vanlig utvärderingsmetod för studenter i samband med läsförståelse är användningen av flervalsfrågor. En elev måste läsa en text och en fråga, och sedan välja rätt svar från en uppsättning alternativ, varav ett är rätt svar och de andra alternativen är fel. De felaktiga alternativen kallas distraktorer. Att skapa prov med flervalsfrågor är tidskrävande och en uppgift som är öppen för automatisering. Distraktorgenerering är uppgiften att generera felaktiga, men rimliga alternativ för flervalsfrågor. Det är en uppgift som kan lösas med maskininlärning och stora språkmodeller. Eftersom denna uppgift har behandlats på språk som engelska och svenska, behandlar detta arbete uppgiften för det spanska språket. Detta arbete uppnår 3 mål. Den första är skapandet av ett dataset med flervalsfrågor på spanska med distraktorer, genom manuell taggning av distraktorer från datasetet SQuAD-es. Det nyskapade datasetet med distraktorer kallas SQuAD-es-dist. Den andra metoden är att automatiskt generera distraktorer med maskininlärningsmetoder. En BERT-modell finjusteras för att generera distraktorer, och en GPT-modell används genom zero-shot-inlärning för att generera distraktorer. Den tredje metoden är en mänsklig studie av de genererade distraktorerna för att utvärdera hur rimliga och användbara distraktorerna är. Även om båda metoderna visar sig vara effektiva, men inte perfekta, för att generera distraktorer, visar GPT-modellen bättre tillämpbarhet och en högre kapacitet att förvirra studenter i uppgiften att generera distraktorer / Para evaluar a alumnos en el contexto de comprensión de lectura se usan las preguntas de opción múltiple. El alumno debe leer un texto y una pregunta y, a continuación, elegir la respuesta correcta entre un conjunto de opciones, una de las cuales es la respuesta correcta y las demás opciones son incorrectas. Las opciones incorrectas se denominan distractores. La creación de exámenes con preguntas de opción múltiple requiere mucho tiempo, y es una tarea susceptible a la automatización. La Generación de Distractores es la tarea de generar opciones erróneas, pero plausibles, para Preguntas de Elección Múltiple. Es una tarea que puede abordarse con Aprendizaje Automático y Grandes Modelos de Lenguaje. Dado que esta tarea ha sido explorada en idiomas como el inglés, y el sueco, este trabajo aplica la tarea para el idioma español. Este trabajo alcanza 3 objetivos. El primero es la creación de un conjunto de datos de preguntas de respuesta múltiple en español con distractores, etiquetando manualmente los distractores del conjunto de datos SQuAD-es. El nuevo conjunto de datos con distractores se denomina SQuAD-es-dist. La segunda consiste en generar distractores automáticamente con métodos de aprendizaje automático. Se entrena y ajusta un modelo BERT para generar distractores y se utiliza un modelo GPT mediante ”zeroshot learning” para generar distractores. El tercero es un estudio humano sobre los distractores generados para evaluar la aplicabilidad y usabilidad de los distractores. Aunque ambos métodos muestran ser eficaces, pero no perfectos, en la generación de distractores, el modelo GPT muestra una mejor aplicabilidad y una mayor capacidad para confundir a los estudiantes en la tarea de Generación de Distractores.

In this master thesis we describe a method for linking named entities in a given text to a knowledge base - Named Entity Linking. Using a deep neural architecture together with BERT contextualized word embeddings we created a semi-supervised model that jointly performs Named Entity Recognition and Named Entity Disambiguation. The model outputs a Wikipedia ID for each entity detected in an input text. To compute contextualized word embeddings we used pre-trained BERT without making any changes to it (no fine-tuning). We experimented with components of our model and various versions of BERT embeddings. Moreover, we tested several different ways of using the contextual embeddings. Our model is evaluated using standard metrics and surpasses scores of models that were establishing the state of the art before the expansion of pre-trained contextualized models. The scores of our model are comparable to current state-of-the-art models.

The Stockholm International Peace Research Institute (SIPRI) maintains the most comprehensive publicly available database on international arms deals. Updating this database requires humans to sift through large amounts of news articles, only some of which contain information relevant to the database. To save time, it would be useful to automate a part of this process. In this thesis project we apply ALBERT, a state of the art Pre-trained Language Model for Natural Language Processing (NLP), to the task of determining if a text contains information about arms transfers and extracting that information. In order to train and evaluate the model we also introduce a new dataset of 600 news articles, where information about arms deals is annotated with lables such as Weapon, Buyer, Seller, etc. We achieve an F1-score of 0.81 on the task of determining if an arms deal is present in a text, and an F1-score of 0.77 on determining if a given part of a text has a specific arms deal-related attribute. This is probably not enough to entirely automate SIPRI’s process, but it demonstrates that the approach is feasible. While this paper focuses specifically on arms deals, the methods used can be generalized to extracting other kinds of information. / Stockholm International Peace Research Institute (SIPRI) tillhandahåller den största allmänt tillgängliga databasen med internationella vapenaffärer. För att hålla databasen uppdaterad måste människor sålla igenom stora mängder nyhetsartiklar, varav endast några innehåller information som är relevant för databasen. För att spara tid vore det bra att kunna automatisera en del av den processen. I det här examensarbetet använder vi ALBERT, en maskininlärningsmodell för behandling av naturliga språk (NLP), för att avgöra om en text innehåller information om vapenaffärer och för att extrahera den informationen. För att träna modellen skapar vi också ett dataset med 600 nyhetsartiklar, där information om vapenaffärer finns annoterad med attribut som Vapen, Köpare, Säljare, etc. Vi fick en F1-score på 0.81 på problemet att avgöra om en vapenaffär finns i en text, och en F1-score på 0.77 på problemet att avgöra om en given del av en text har ett specifikt vapenaffärsrelaterat attribut. Resultaten är förmodligen inte bra nog för att helt kunna automatisera SIPRIs process, men de demonstrerar att metoden är lovande. Det här examensarbetet fokuserar specifikt på vapenaffärer, men metoderna kan förmodligen generaliseras för att extrahera andra sorters information.

In the telecommunications industry, one of the most time-consuming tasks is troubleshooting and the resolution of Trouble Report (TR) tickets. This task involves the understanding of textual data which can be challenging due to its domain- and company-specific features. The text contains many abbreviations, typos, tables as well as numerical information. This work tries to solve the issue of retrieving solutions for new troubleshooting reports in an automated way by using a Natural Language Processing (NLP) model, in particular Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)- based approaches. It proposes a text ranking model that, given a description of a fault, can rank the best possible solutions to that problem using answers from past TRs. The model tackles the trade-off between accuracy and latency by implementing a multi-stage BERT-based architecture with an initial retrieval stage and a re-ranker stage. Having a model that achieves a desired accuracy under a latency constraint allows it to be suited for industry applications. The experiments to evaluate the latency and the accuracy of the model have been performed on Ericsson’s troubleshooting dataset. The evaluation of the proposed model suggest that it is able to retrieve and re-rank solution for TRs with a significant improvement compared to a non-BERT model. / En av de mest tidskrävande uppgifterna inom telekommunikationsindustrin är att felsöka och hitta lösningar till felrapporter (TR). Denna uppgift kräver förståelse av textdata, som försvåras as att texten innehåller företags- och domänspecifika attribut. Texten innehåller typiskt sett många förkortningar, felskrivningar och tabeller blandat med numerisk information. Detta examensarbete ämnar att förenkla inhämtningen av lösningar av nya felsökningar på ett automatiserat sätt med hjälp av av naturlig språkbehandling (NLP), specifikt modeller baserade på dubbelriktad kodrepresentation (BERT). Examensarbetet föreslår en textrankningsmodell som, givet en felbeskrivning, kan rangordna de bästa möjliga lösningarna till felet baserat på tidigare felsökningar. Modellen hanterar avvägningen mellan noggrannhet och fördröjning genom att implementera den dubbelriktade kodrepresentationen i två faser: en initial inhämtningsfas och en omordningsfas. För industrianvändning krävs att modellen uppnår en given noggrannhet med en viss tidsbegränsning. Experimenten för att utvärdera noggrannheten och fördröjningen har utförts på Ericssons felsökningsdata. Utvärderingen visar att den föreslagna modellen kan hämta och omordna data för felsökningar med signifikanta förbättringar gentemot modeller utan dubbelriktad kodrepresentation.