This work explores the capabilities of KB-BERT on the downstream task of Question Classification. The TREC data set for Question Classification with the Li and Roth taxonomy was translated to Swedish, by manually correcting the output of Google’s Neural Machine Translation. 500 new data points were added. The fine-tuned model was compared with a similarly trained model based on Multilingual BERT, a human evaluation, and a simple rule-based baseline. Out of the four methods of this work, the Swedish BERT model (SwEAT- BERT) performed the best, achieving 91.2% accuracy on TREC-50 and 96.2% accuracy on TREC-6. The performance of the human evaluation was worse than both BERT models, but doubt is cast on how fair this comparison is. SwEAT-BERTs results are competitive even when compared to similar models based on English BERT. This furthers the notion that the only roadblock in training language models for smaller languages is the amount of readily available training data. / Detta arbete utforskar hur bra den svenska BERT-modellen, KB-BERT, är på frågeklassificering. BERT är en transformermodell som skapar kontextuella, bidirektionella ordinbäddningar. Det engelska datasetet för frågeklassificering, TREC, översattes till svenska och utökades med 500 nya datapunkter. Två BERT-modeller finjusterades på detta nya TREC-dataset, en baserad på KB-BERT och en baserad på Multilingual BERT, en flerspråkig variant av BERT tränad på data från 104 språk (däribland svenska). En regel-baserad modell byggdes som en nedre gräns på problemet, och en mänsklig klassificeringsstudie utfördes som jämförelse. BERT-modellen baserad på KB-BERT (SwEAT-BERT) uppnådde 96.2% korrekthet på TREC med 6 kategorier, och 91.2% korrekthet på TREC med 50 kategorier. Den mänskliga klassificeringen uppnådde sämre resultat än båda BERT-modellerna, men det är tvivelaktigt hur rättvis denna jämförelse är. SwEAT-BERT presterade bäst av metoderna som testades i denna studie, och konkurrenskraftigt i jämförelse med engelska BERT-modeller finjusterade på det engelska TREC-datasetet. Detta resultat stärker uppfattningen att tillgänglighet till träningsdata är det enda som står i vägen för starkare språkmodeller för mindre språk.