This master thesis deals with automatic summarization of text and how semantic folding can be used as a similarity measure between sentences in the TextRank algorithm. The method was implemented and compared with two common similarity measures. These two similarity measures were cosine similarity of tf-idf vectors and the number of overlapping terms in two sentences. The three methods were implemented and the linguistic features used in the construction were stop words, part-of-speech filtering and stemming. Five different part-of-speech filters were used, with different mixtures of nouns, verbs, and adjectives. The three methods were evaluated by summarizing documents from the Document Understanding Conference and comparing them to gold-standard summarization created by human judges. Comparison between the system summaries and gold-standard summaries was made with the ROUGE-1 measure. The algorithm with semantic folding performed worst of the three methods, but only 0.0096 worse in F-score than cosine similarity of tf-idf vectors that performed best. For semantic folding, the average precision was 46.2% and recall 45.7% for the best-performing part-of-speech filter. / Det här examensarbetet behandlar automatisk textsammanfattning och hur semantisk vikning kan användas som likhetsmått mellan meningar i algoritmen TextRank. Metoden implementerades och jämfördes med två vanliga likhetsmått. Dessa två likhetsmått var cosinus-likhet mellan tf-idf-vektorer samt antal överlappande termer i två meningar. De tre metoderna implementerades och de lingvistiska särdragen som användes vid konstruktionen var stoppord, filtrering av ordklasser samt en avstämmare. Fem olika filter för ordklasser användes, med olika blandningar av substantiv, verb och adjektiv. De tre metoderna utvärderades genom att sammanfatta dokument från DUC och jämföra dessa mot guldsammanfattningar skapade av mänskliga domare. Jämförelse mellan systemsammanfattningar och guldsammanfattningar gjordes med måttet ROUGE-1. Algoritmen med semantisk vikning presterade sämst av de tre jämförda metoderna, dock bara 0.0096 sämre i F-score än cosinus-likhet mellan tf-idf-vektorer som presterade bäst. För semantisk vikning var den genomsnittliga precisionen 46.2% och recall 45.7% för det ordklassfiltret som presterade bäst.