Many organizations have realized that the growing amount of unstructured text may contain information that can be used for different purposes, such as making decisions. Organizations can by using so-called text mining tools, extract information from text documents. For example within military and intelligence activities it is important to go through reports and look for entities such as names of people, events, and the relationships in-between them when criminal or other interesting activities are being investigated and mapped. This study explores how information quality can be measured and what challenges it involves. It is done on the basis of Wang and Strong (1996) theory about how information quality can be measured. The theory is tested and discussed from empirical material that contains interviews from two case organizations. The study observed two important aspects to take into consideration when measuring information quality: context dependency and source criticism. Context dependency means that the context in which information quality should be measured in must be defined based on the consumer’s needs. Source criticism implies that it is important to take the original source into consideration, and how reliable it is. Further, data quality and information quality is often used interchangeably, which means that organizations needs to decide what they really want to measure. One of the major challenges in developing software for entity extraction is that the system needs to understand the structure of natural language, which is very complicated. / Många organisationer har insett att den växande mängden ostrukturerad text kan innehålla information som kan användas till flera ändamål såsom beslutsfattande. Genom att använda så kallade text-mining verktyg kan organisationer extrahera information från textdokument. Inom till exempel militär verksamhet och underrättelsetjänst är det viktigt att kunna gå igenom rapporter och leta efter exempelvis namn på personer, händelser och relationerna mellan dessa när brottslig eller annan intressant verksamhet undersöks och kartläggs. I studien undersöks hur informationskvalitet kan mätas och vilka utmaningar det medför. Det görs med utgångspunkt i Wang och Strongs (1996) teori om hur informationskvalité kan mätas. Teorin testas och diskuteras utifrån ett empiriskt material som består av intervjuer från två fall-organisationer. Studien uppmärksammar två viktiga aspekter att ta hänsyn till för att mäta informationskvalitét; kontextberoende och källkritik. Kontextberoendet innebär att det sammanhang inom vilket informationskvalitét mäts måste definieras utifrån konsumentens behov. Källkritik innebär att det är viktigt att ta hänsyn informationens ursprungliga källa och hur trovärdig den är. Vidare är det viktigt att organisationer bestämmer om det är data eller informationskvalitét som ska mätas eftersom dessa två begrepp ofta blandas ihop. En av de stora utmaningarna med att utveckla mjukvaror för entitetsextrahering är att systemen ska förstå uppbyggnaden av det naturliga språket, vilket är väldigt komplicerat.

Natural language processing (NLP) is a vibrant area of research with many practical applications today like sentiment analyses, text labeling, questioning an- swering, machine translation and automatic text summarizing. At the moment, research is mainly focused on the English language, although many other lan- guages are trying to catch up. This work focuses on an area within NLP called information extraction, and more specifically on relation extraction, that is, to ex- tract relations between entities in a text. What this work aims at is to use machine learning techniques to build a Swedish language processing pipeline with part-of- speech tagging, dependency parsing, named entity recognition and coreference resolution to use as a base for later relation extraction from archival texts. The obvious difficulty lies in the scarcity of Swedish annotated datasets. For exam- ple, no large enough Swedish dataset for coreference resolution exists today. An important part of this work, therefore, is to create a Swedish coreference solver using distantly supervised machine learning, which means creating a Swedish dataset by applying an English coreference solver on an unannotated bilingual corpus, and then using a word-aligner to translate this machine-annotated En- glish dataset to a Swedish dataset, and then training a Swedish model on this dataset. Using Allen NLP:s end-to-end coreference resolution model, both for creating the Swedish dataset and training the Swedish model, this work achieves an F1-score of 0.5. For named entity recognition this work uses the Swedish BERT models released by the Royal Library of Sweden in February 2020 and achieves an overall F1-score of 0.95. To put all of these NLP-models within a single Lan- guage Processing Pipeline, Spacy is used as a unifying framework. / Natural Language Processing (NLP) är ett stort och aktuellt forskningsområde idag med många praktiska tillämpningar som sentimentanalys, textkategoriser- ing, maskinöversättning och automatisk textsummering. Forskningen är för när- varande mest inriktad på det engelska språket, men många andra språkområ- den försöker komma ikapp. Det här arbetet fokuserar på ett område inom NLP som kallas informationsextraktion, och mer specifikt relationsextrahering, det vill säga att extrahera relationer mellan namngivna entiteter i en text. Vad det här ar- betet försöker göra är att använda olika maskininlärningstekniker för att skapa en svensk Language Processing Pipeline bestående av part-of-speech tagging, de- pendency parsing, named entity recognition och coreference resolution. Denna pipeline är sedan tänkt att användas som en bas for senare relationsextrahering från svenskt arkivmaterial. Den uppenbara svårigheten med detta ligger i att det är ont om stora, annoterade svenska dataset. Till exempel så finns det inget till- räckligt stort svenskt dataset för coreference resolution. En stor del av detta arbete går därför ut på att skapa en svensk coreference solver genom att implementera distantly supervised machine learning, med vilket menas att använda en engelsk coreference solver på ett oannoterat engelskt-svenskt corpus, och sen använda en word-aligner för att översätta detta maskinannoterade engelska dataset till ett svenskt, och sen träna en svensk coreference solver på detta dataset. Det här arbetet använder Allen NLP:s end-to-end coreference solver, både för att skapa det svenska datasetet, och för att träna den svenska modellen, och uppnår en F1-score på 0.5. Vad gäller named entity recognition så använder det här arbetet Kungliga Bibliotekets BERT-modeller som bas, och uppnår genom detta en F1- score på 0.95. Spacy används som ett enande ramverk för att samla alla dessa NLP-komponenter inom en enda pipeline.