För att kunna tillgängliggöra information till alla grupper i samhället behöver texter kun- na anpassas utifrån olika individers språkliga nivå. Idag används många gånger manu- ell textförenkling vilket är en väldigt resurskrävande metod. Det finns därför ett behov av automatiskt textförenklande system (Saggion & Hirst, 2017). Syftet med detta arbete var att utforska hur ett automatiskt textförenklande system kunde anpassas för personer med dyslexi och deras individuella språkliga nivå. Ett gemensamt drag för personer med dyslexi är att de har svårt för avkodningen av ord (”Dyslexiförbundet”, u. å). Förenkling av texter görs då genom att byta långa ord mot kortare (Saggion & Hirst, 2017). Den språk- liga nivån kan däremot variera och vissa individer hjälps därför även av att komplexa, lågt förekommande ord byts ut till enklare, mer frekventa ord (Rello, Baeza-Yates, Dempere- Marco & Saggion, 2013). Utifrån denna teori utvecklades ett lexikalt förenklande system som viktade ordens längd mot frekvens för att skapa personligt anpassade synonymut- byten. Systemet utvärderades genom att analysera hur viktningen påverkade valet av sy- nonym i ett utbyte. Resultatet visade att viktningsfunktionen kan generera synonymer av olika komplexitet beroende på hur parametern justerades. De olika synonymalternativen skulle i sin tur kunna användas för att skapa individuellt anpassade textförenklingar. Vi- dare forskning krävs däremot för att avgöra hur viktningsfunktionen ska balanseras samt vilka inställningar på viktningsparametrarna som lämpar sig för olika individer.

Textförenkling innebär modifiering av text så att den blir lättare att läsa genom ersättning av komplexa ord, ändringar av satsstruktur och/eller borttagning av onödig information. Forskning existerar kring textförenkling på svenska, men användandet av neurala nätverk inom området är begränsat. Neurala nätverk kräver storaskaliga och högkvalitativa dataset, men sådana dataset är sällsynta för textförenkling på svenska. Denna studie undersöker framtagning av dataset för textförenkling på svenska genom parafrasutvinning från webbsidor och genom översättning av existerande dataset till svenska, och hur neurala nätverk tränade på sådana dataset presterar. Tre dataset med sekvenspar av komplexa och motsvarande simpla sekvenser skapades, den första genom parafrasutvinning från web data, det andra genom översättning av ett dataset från engelska till svenska, och ett tredje genom att kombinera de framtagna dataseten till ett. Dessa dataset användes sedan för att finjustera ett neuralt vätverk av BART modell, förtränad på stora mängder svensk data. Utvärdering av de tränade modellerna utfördes sedan genom en manuell undersökning och kategorisering av output, och en automatiserad bedömning med mätverktygen SARI och LIX. Två olika dataset för testning skapades och användes i utvärderingen, ett översatt från engelska och ett manuellt framtaget från svenska texter. Den automatiska utvärderingen med SARI gav resultat nära, men inte lika bra, som liknande forskning inom textförenkling på engelska. Utvärderingen med LIX gav resultat på liknande nivå eller bättre än nuvarande forskning inom textförenkling på svenska. Den manuella utvärderingen visade att modellen tränad på datat från parafrasutvinningen oftast producerade korta sekvenser med många ändringar jämfört med originalet, medan modellen tränad på det översatta datasetet oftast producerade oförändrade sekvenser och/eller sekvenser med få ändringar. Dock visade det sig att modellen tränad på de utvunna paragraferna producerade många fler oanvändbara sekvenser än vad modellen tränad på det översatta datasetet gjorde. Modellen tränad på det kombinerade datasetet presterade mellan de två andra modellerna i dessa två avseenden, då den producerade färre oanvändbara sekvenser än modellen tränad på de utvunna paragraferna och färre oförändrade sekvenser jämfört med modellen tränad på det översatta datat. Många sekvenser förenklades bra med de tre modellerna, men den manuella utvärderingen visade att en signifikant andel av de genererade sekvenserna förblev oförändrade eller oanvändbara, vilket belyser behovet av ytterligare forskning, utforskning av metoder, och förfinande av de använda verktygen. / Text simplification involves modifying text to make it easier to read by replacing complex words, altering sentence structure, and/or removing unnecessary information. It can be used to make text more accessible to a larger crowd. While research in text simplification exists for Swedish, the use of neural networks in the field is limited. Neural networks require large-scale high-quality datasets, but such datasets are scarce for text simplification in Swedish. This study investigates the acquisition of datasets through paraphrase mining from web snapshots and translation of existing datasets for text simplification in English to Swedish and aims to assess the performance of neural network models trained on such acquired datasets. Three datasets with complex-to-simple sequence pairs were created, one through mining paraphrases from web data, another by translating a dataset from English to Swedish, and a third by combining the acquired mined and translated datasets into one. These datasets were then used to fine-tune a BART neural network model pre-trained on large amounts of Swedish data. An evaluation was conducted through manual examination and categorization of output, and automated assessment using the SARI and LIX metrics. Two different test sets were evaluated, one translated from English and one manually constructed from Swedish texts. The automatic evaluation produced SARI scores close to, but not as well as, similar research in text simplification in English. When considering LIX scores, the models perform on par or better than existing research into automatic text simplification in Swedish. The manual evaluation revealed that the model trained on the mined paraphrases generally produced short sequences that had many alterations compared to the original, while the translated dataset often produced unchanged sequences and sequences with few alterations. However, the model trained on the mined dataset produced many more sequences that were unusable, either with corrupted Swedish or by altering the meaning of the sequences, compared to the model trained on the translated dataset. The model trained on the combined dataset reached a middle ground in these two regards, producing fewer unusable sequences than the model trained on the mined dataset and fewer unchanged sequences compared to the model trained on the translated dataset. Many sequences were successfully simplified using the three models, but the manual evaluation revealed that a significant portion of the generated sequences remains unchanged or unusable, highlighting the need for further research, exploration of methods, and tool refinement.