With the rise of social media, cyberbullying and online spread of hate have become serious problems with devastating consequences. Mentimeter is an interactive presentation tool enabling the presentation audience to participate by typing their own answers to questions asked by the presenter. As the Mentimeter product is commonly used in schools, there is a need to have a strong toxicity detection program that filters out offensive and profane language. This thesis focuses on the topics of text pre-processing and robustness to datashift within the problem domain of toxicity detection for English text. Initially, it is investigated whether lemmatization, spelling correction, and removal of stop words are suitable strategies for pre-processing within toxicity detection. The pre-trained DistilBERT model was fine-tuned using an English twitter dataset that had been pre-processed using a number of different techniques. The results indicate that none of the above-mentioned strategies have a positive impact on the model performance. Lastly, modern methods are applied to train a toxicity detection model adjusted to anonymous Mentimeter user text data. For this purpose, a balanced Mentimeter dataset with 3654 datapoints was created and annotated by the thesis author. The best-performing model of the pre-processing experiment was iteratively fine-tuned and evaluated with an increasing amount of Mentimeter data. Based on the results, it is concluded that state-of-the-art performance can be achieved even when using relatively few datapoints for fine-tuning. Namely, when using around 500 − 2500 training datapoints, F1-scores between 0.90 and 0.94 were obtained on a Mentimeter test set. These results show that it is possible to create a customized toxicity detection program, with high performance, using just a small dataset. / I och med sociala mediers stora framtåg har allvarliga problem såsom nätmobbning och spridning av hat online blivit allt mer vanliga. Mentimeter är ett interaktivt presentationsverktyg som gör det möjligt för presentations-publiken att svara på frågor genom att formulera egna fritextsvar. Eftersom Mentimeter ofta används i skolor så finns det ett behov av ett välfungerande program som identifierar och filtrerar ut kränkande text och svordomar. Den här uppsatsen fokuserar på ämnena textbehandling och robusthet gentemot dataskifte i en kontext av identifiering av kränkande språk för engelsk text. Först undersöks det huruvida lemmatisering, stavningskorrigering, samt avlägsnande av stoppord är lämpliga textbehandlingstekniker i kontexten av identifiering av kränkande språk. Den förtränade DistilBERT-modellen används genom att finjustera dess parameterar med ett engelskt Twitter-dataset som har textbehandlats med ett antal olika tekniker. Resultaten indikerar att ingen av de nämnda strategierna har en positiv inverkan på modellens prestanda. Därefter användes moderna metoder för att träna en modell som kan identifiera kränkande text anpassad efter anonym data från Mentimeter. Ett balancerat Mentimeter-dataset med 3654 datapunkter skapades och annoterades av uppsatsförfattaren. Därefter finjusterades och evaluerades den bäst presterande modellen från textbehandlingsexperimentet iterativt med en ökande mängd Mentimeter-data. Baserat på resultaten drogs slutsatsen att toppmodern prestanda kan åstadkommas genom att använda relativt få datapunkter för träning. Nämligen, när ungefär 500 − 2500 träningsdatapunkter används, så uppnåddes F1-värden mellan 0.90 och 0.94 på ett test-set av Mentimeter-datasetet. Resultaten visar att det är möjligt att skapa en högpresterande modell som identifierar kränkande text, genom att använda ett litet dataset.