Named entity recognition (NER) is a task that concerns detecting and categorising certain information in text. A promising approach for NER that recently has emerged is fine-tuning Transformer-based language models for this specific task. However, these models may require a relatively large quantity of labelled data to perform well. This can limit NER models applicability in real-world applications as manual annotation often is costly and time-consuming. In this thesis, we investigate the learning curve of human annotation and of a NER model during a semi-supervised bootstrapping process. Special emphasis is given the dependence of the number of classes and the amount of training data used in the process. We first annotate a set of collected job advertisements and then apply bootstrapping using both annotated and unannotated data and continuously fine-tune a pre-trained Swedish BERT model. The initial class system is simplified during the bootstrapping process according to model performance and inter-annotator agreement. The model performance increased as the training set grew larger with a final micro F1-score of 54%. This result provides a good baseline, and we point out several improvements that can be made to further enhance performance. We further identify classes handled differently by the annotators and potential factors as to why this is. Suggestions for future work include adjusting the current class system further by removing classes that were identified as low-performing in this thesis. / Namngiven entitetsigenkänning (eng. named entity recognition) innebär att identifiera och kategorisera nyckelord i text. En ny lovande teknik för identifiering av namngivna enheter är att finjustera Transformerbaserade språkmodeller för denna specifika uppgift. Dessa modeller kräver dock stora mängder märkt data för att prestera väl. Detta kan begränsa antal områden i vilka de kan användas då manuell märkning av data ofta är kostsamt och tidskrävande. I denna avhandling undersöker vi inlärningskurvan för manuell annotering och för en språkmodell under en halvövervakad bootstrapping process. Särskild vikt läggs på hur modellens och annoterarnas inlärning påverkas av antal klasser och mängden träningsdata som används i processen. Vi annoterar först en samling jobbannonser och tillämpar sedan en bootstrapping process med både märkt och omärkt data i vilken en förtränad svensk BERT-modell kontinuerligt finjusteras. Det första klasssystemet förenklas under processens gång beroende på modellprestation och interannoterar-överenskommelse. Modellen presterade bättre med mer träningsdata och uppnådde en slutlig micro F1-score på 54%. Detta resultat ger en bra baslinje, och vi föreslår flera förbättringar som kan göras för att ytterligare förbättra modellprestationen. Vidare identifierar vi även klasser som hanteras olika av annoterare och potentiella faktorer till vad detta beror på. Förslag för framtida arbete inkluderar att justera det nuvarande klasssystemet ytterligare genom att ta bort klasser som identifierades som lågpresterande i denna avhandling.

Nowadays, with the ever growing availability of options in many areas of our lives, it is crucial to have good ways to navigate your choices. This is why recommendation engines’ role is growing more important. Recommenders are often based on user-item interaction. In many areas like news and podcasts, however, by the time there is enough interaction data for an item, the item has already become irrelevant. This is why incorporating content features is desirable, as the content does not depend on the popularity or novelty of an item. Very often, there is text describing an item, so text features are good candidates for features within recommender systems. Within Natural Language Processing (NLP), pre-trained language models based on the Transformer architecture have brought a revolution in recent years, achieving state-of-the-art performance on many language tasks. Because of this, it is natural to explore how such models can play a role within recommendation systems. The scope of this work is on the intersection between NLP and recommendation systems where we investigate what are the effects of adding BERT-based encodings of titles and descriptions of movies and books to a recommender system. The results show that even in off-the-shelf BERT-models there is a considerable amount of information on movie and book similarity. It also shows that BERT based representations could be used in a recommender system for user recommendation to combine the best of collaborative and content representations. In this thesis, it is shown that adding deep pre-trained language model representations could improve a recommender system’s capability to predict good items for users with up to 0.43 AUC-ROC score for a shallow model, and 0.017 AUC-ROC score for a deeper model. It is also shown that SBERT can be fine-tuned to encode item similarity with up to 0.03 nDCG and up to 0.05 nDCG@10 score improvement. / Med den ständigt växande tillgängligheten av val i många delar av våra liv har det blivit viktigt att enkelt kunna navigera kring olika alternativ. Det är därför rekommendationssystems har blivit viktigare. Rekommendationssystem baseras ofta på interaktion-historiken mellan användare och artikel. När tillräckligt mycket data inom nyheter och podcast har hunnits samlats in för att utföra en rekommendation så har artikeln hunnit bli irrelevant. Det är därför det är önskvärt att införa innehållsfunktioner till rekommenderaren, då innehållet inte är beroende av popularitet eller nymodigheten av artikeln. Väldigt ofta finns det text som beskriver en artikel vilket har lett till textfunktioner blivit bra kandidater som funktion för rekommendationssystem. Inom Naturlig Språkbehandling (NLP), har förtränande språkmodeller baserad på transformator arkitekturen revolutionerat området de senaste åren. Den nya arkitekturen har uppnått toppmoderna resultat på flertal språkuppgifter. Tack vare detta, har det blivit naturligt att utforska hur sådana modeller kan fungera inom rekommendationssystem. Det här arbetet är mellan två områden, NLP och rekommendationssystem. Arbetet utforskar effekten av att lägga till BERT-baserade kodningar av titel och beskrivning av filmer, samt böcker till ett rekommendationssystem. Resultaten visar att även i förpackade BERT modeller finns det mycket av information om likheter mellan film och böcker. Resultaten visar även att BERT representationer kan användas i rekommendationssystem för användarrekommendationer, i kombination med kollaborativa och artikel baserade representationer. Uppsatsen visar att lägga till förtränade djupspråkmodell representationer kan förbättra rekommendationssystemens förmåga att förutsäga bra artiklar för användare. Förbättringarna är upp till 0.43 AUC-ROC poäng för en grundmodell, samt 0.017 AUC-ROC poäng för en djupmodell. Uppsatsen visar även att SBERT kan bli finjusterad för att koda artikel likhet med upp till 0.03 nDCG och upp till 0.05 nDCG@10 poängs förbättring.

The field of Natural Language Processing in machine learning has seen rising popularity and use in recent years. The nature of Natural Language Processing, which deals with natural human language and computers, has led to the research and development of many algorithms that produce word embeddings. One of the most widely-used of these algorithms is Word2Vec. With the abundance of data generated by users and organizations and the complexity of machine learning and deep learning models, performing training using a single machine becomes unfeasible. The advancement in distributed machine learning offers a solution to this problem. Unfortunately, due to reasons concerning data privacy and regulations, in some real-life scenarios, the data must not leave its local machine. This limitation has lead to the development of techniques and protocols that are massively-parallel and data-private. The most popular of these protocols is federated learning. However, due to its centralized nature, it still poses some security and robustness risks. Consequently, this led to the development of massively-parallel, data private, decentralized approaches, such as gossip learning. In the gossip learning protocol, every once in a while each node in the network randomly chooses a peer for information exchange, which eliminates the need for a central node. This research intends to test the viability of gossip learning for large- scale, real-world applications. In particular, it focuses on implementation and evaluation for a Natural Language Processing application using gossip learning. The results show that application of Word2Vec in a gossip learning framework is viable and yields comparable results to its non-distributed, centralized counterpart for various scenarios, with an average loss on quality of 6.904%. / Fältet Naturlig Språkbehandling (Natural Language Processing eller NLP) i maskininlärning har sett en ökande popularitet och användning under de senaste åren. Naturen av Naturlig Språkbehandling, som bearbetar naturliga mänskliga språk och datorer, har lett till forskningen och utvecklingen av många algoritmer som producerar inbäddningar av ord. En av de mest använda av dessa algoritmer är Word2Vec. Med överflödet av data som genereras av användare och organisationer, komplexiteten av maskininlärning och djupa inlärningsmodeller, blir det omöjligt att utföra utbildning med hjälp av en enda maskin. Avancemangen inom distribuerad maskininlärning erbjuder en lösning på detta problem, men tyvärr får data av sekretesskäl och datareglering i vissa verkliga scenarier inte lämna sin lokala maskin. Denna begränsning har lett till utvecklingen av tekniker och protokoll som är massivt parallella och dataprivata. Det mest populära av dessa protokoll är federerad inlärning (federated learning), men på grund av sin centraliserade natur utgör det ändock vissa säkerhets- och robusthetsrisker. Följaktligen ledde detta till utvecklingen av massivt parallella, dataprivata och decentraliserade tillvägagångssätt, såsom skvallerinlärning (gossip learning). I skvallerinlärningsprotokollet väljer varje nod i nätverket slumpmässigt en like för informationsutbyte, vilket eliminerarbehovet av en central nod. Syftet med denna forskning är att testa livskraftighetenav skvallerinlärning i större omfattningens verkliga applikationer. I synnerhet fokuserar forskningen på implementering och utvärdering av en NLP-applikation genom användning av skvallerinlärning. Resultaten visar att tillämpningen av Word2Vec i en skvallerinlärnings ramverk är livskraftig och ger jämförbara resultat med dess icke-distribuerade, centraliserade motsvarighet för olika scenarier, med en genomsnittlig kvalitetsförlust av 6,904%.

Software testing plays a fundamental role in software engineering as it ensures the quality of a software system. However, one of the major challenges of software testing is its costs since it is a time and resource-consuming process which according to academia and industry can take up to 50% of the total development cost. Today, one of the most common ways of generating testcases is through manual labor by analyzing specification documents to produce test scripts, which tends to be an expensive and error prone process. Therefore, optimizing software testing by automating the test case generation process can result in time and cost reductions and also lead to better quality of the end product. Currently, most of the state-of-the-art solutions for automatic test case generation require the usage of formal specifications. Such formal specifications are not always available during the testing process and if available, they require expert knowledge for writing and understanding them. One artifact that is often available in the testing domain is test case specifications written in natural language. In this thesis, an approach for generating integration test cases from natural language test case specifications is designed, applied and, evaluated. Machine learning and natural language processing techniques are used to implement the approach. The proposed approach is conducted and evaluated on an industrial testing project at Ericsson AB in Sweden. Additionally, the approach has been implemented as a tool with a graphical user interface for aiding testers in the process of test case generation. The approach involves performing natural language processing techniques for parsing and analyzing the test case specifications to generate feature vectors that are later mapped to label vectors containing existing C# test scripts filenames. The feature and label vectors are used as input and output, respectively, in a multi-label text classification process. The approach managed to produce test scripts for all test case specifications and obtained a best F1 score of 89% when using LinearSVC as the classifier and performing data augmentation on the training set. / Programvarutestning spelar en grundläggande roll i programvaruutveckling då den säkerställer kvaliteten på ett programvarusystem. En av de största utmaningarna med programvarutestning är dess kostnader eftersom den är en tids och resurskrävande process som enligt akademin och industrin kan ta upp till 50% av den totala utvecklingskostnaden. Ett av de vanligaste sätten att generera testfall idag är med manuellt arbete genom analys av testfallsspecifikationer, vilket tenderar att vara en dyr och felbenägen process. Därför kan optimering av programvarutestning genom automatisering av testfallsgenereringsprocessen resultera i tids- och kostnadsminimeringar och även leda till bättre kvalitet på slutprodukten. Nuförtiden kräver de flesta toppmoderna lösningarna för automatisk testfallsgenerering användning av formella specifikationer. Sådana specifikationer är inte alltid tillgängliga under testprocessen och om de är tillgängliga, så krävs det expertkunskap för att skriva och förstå dem. En artefakt som ofta finns i testdomänen är testfallspecifikationer skrivna på naturligt språk. I denna rapport utformas, tillämpas och utvärderas en metod för generering av integrationstestfall från testfallsspecifikationer skrivna på naturligt språk. Maskininlärnings- och naturlig språkbehandlingstekniker används för implementationen av metoden. Den föreslagna metoden genomförs och utvärderas vid ett industriellt testprojekt hos Ericsson AB i Sverige. Dessutom har metoden implementerats som ett verktyg med ett grafiskt användargränssnitt för att hjälpa testare i testfallsgenereringsprocessen. Metoden fungerar genom att utföra naturlig språkbehandlingstekniker på testfallsspecifikationer för att generera egenskapsvektorer som senare mappas till etikettsvektorer som innehåller befintliga C# testskriptfilnamn. Engenskaps och etikettsvektorerna används sedan som indata och utdata, respektive, för textklassificeringsprocessen. Metoden lyckades producera testskript för allatestfallsspecifikationer och fick en bästa F1 poäng på 89% när LinearSVC användes för klassificeringen och datautökning var utförd på träningsdatat.

In the development of large telecommunications systems, it is imperative to identify, report, analyze and, thereafter, resolve both software and hardware faults. This resolution process often relies on written trouble reports (TRs), that contain information about the observed fault and, after analysis, information about why the fault occurred and the decision to resolve the fault. Due to the scale and number of TRs, it is possible that a newly written fault is very similar to previously written faults, e.g., a duplicate fault. In this scenario, it can be beneficial to retrieve similar TRs that have been previously created to aid the resolution process. Previous work at Ericsson [1], introduced a multi-stage BERT-based approach to retrieve similar TRs given a newly written fault observation. This approach significantly outperformed simpler models like BM25, but suffered from two major challenges: 1) it did not leverage the vast non-task-specific telecommunications data at Ericsson, something that had seen success in other work [2], and 2) the model did not generalize effectively to TRs outside of the telecommunications domain it was trained on. In this thesis, we 1) investigate three different transfer learning strategies to attain stronger performance on a downstream TR duplicate retrieval task, notably focusing on effectively integrating existing telecommunicationsspecific language data into the model fine-tuning process, 2) investigate the efficacy of catastrophic forgetting mitigation strategies when fine-tuning the BERT models, and 3) identify how well the models perform on out-of-domain TR data. We find that integrating existing telecommunications knowledge through the form of a pretrained telecommunications-specific language model into our fine-tuning strategies allows us to outperform a domain adaptation fine-tuning strategy. In addition to this, we find that Elastic Weight Consolidation (EWC) is an effective strategy for mitigating catastrophic forgetting and attaining strong downstream performance on the duplicate TR retrieval task. Finally, we find that the generalizability of models is strong enough to perform reasonably effectively on out-of-domain TR data, indicating that the approaches may be eligible in a real-world deployment. / Vid utvecklingen av stora telekommunikationssystem är det absolut nödvändigt att identifiera, rapportera, analysera och därefter lösa både mjukvaru och hårdvarufel. Denna lösningsprocess bygger ofta på noggrant skrivna felrapporter (TRs), som innehåller information om det observerade felet och, efter analys, information om varför felet uppstod och beslutet att åtgärda felet. På grund av skalan och antalet TR:er är det möjligt att ett nyskrivet fel är mycket likt tidigare skrivna fel, t.ex. ett duplikatfel. I det här scenariot kan det vara mycket fördelaktigt att hämta tidigare skapade, liknande TR:er för att underlätta upplösningsprocessen. Tidigare arbete på Ericsson [1], introducerade en flerstegs BERT-baserad metod för att hämta liknande TRs givet en nyskriven felobservation. Detta tillvägagångssätt överträffade betydligt enklare modeller som BM-25, men led av två stora utmaningar: 1) det utnyttjade inte den stora icke-uppgiftsspecifika telekommunikationsdatan hos Ericsson, något som hade sett framgång i annat arbete [2], och 2) modellen generaliserades inte effektivt till TR:er utanför den telekommunikationsdomän som den bildades på. I den här masteruppsatsen undersöker vi 1) tre olika strategier för överföringsinlärning för att uppnå starkare prestanda på en nedströms TR dubbletthämtningsuppgift, varav några fokuserar på att effektivt integrera fintliga telekommunikationsspecifika språkdata i modellfinjusteringsprocessen, 2) undersöker effektiviteten av katastrofala missglömningsreducerande strategier vid finjustering av BERT-modellerna, och 3) identifiera hur väl modellerna presterar på TR-data utanför domänen. Resultatet är genom att integrera befintlig telekommunikationskunskap i form av en förtränad telekommunikationsspecifik språkmodell i våra finjusteringsstrategier kan vi överträffa en finjusteringsstrategi för domänanpassning. Utöver detta har vi fåt fram att EWC är en effektiv strategi för att mildra katastrofal glömska och uppnå stark nedströmsprestanda på dubbla TR hämtningsuppgiften. Slutligen finner vi att generaliserbarheten av modeller är tillräckligt stark för att prestera någorlunda effektivt på TR-data utanför domänen, vilket indikerar att tillvägagångssätten som beskrivs i denna avhandling kan vara kvalificerade i en verklig implementering.

Code comprehension can be significantly benefited from high-level source code summaries. For the majority of the developers, understanding another developer’s code or code that was written in the past by them, is a timeconsuming and frustrating task. This is necessary though in software maintenance or in cases where several people are working on the same project. A fast, reliable and informative source code description generator can automate this procedure, which is often avoided by developers. The rise of Transformers has turned the attention to them leading to the development of various Transformer-based models that tackle the task of source code summarization from different perspectives. Most of these models though are treating each other in a competitive manner when their complementarity could be proven beneficial. To this end, an ensemble learning-based approach is followed to explore the feasibility and effectiveness of the collaboration of more than one powerful Transformer-based models. The used base models are PLBart and GraphCodeBERT, two models with different focuses, and the ensemble technique is stacking. The results show that such a model can improve the performance and informativeness of individual models. However, it requires changes in the configuration of the respective models, that might harm them, and also further fine-tuning at the aggregation phase to find the most suitable base models’ weights and next-token probabilities combination, for the at the time ensemble. The results also revealed the need for human evaluation since metrics like BiLingual Evaluation Understudy (BLEU) are not always representative of the quality of the produced summary. Even if the outcome is promising, further work should follow, driven by this approach and based on the limitations that are not resolved in this work, for the development of a potential State Of The Art (SOTA) model. / Mjukvaruunderhåll samt kodförståelse är två områden som märkbart kan gynnas av källkodssammanfattning på hög nivå. För majoriteten av dagens utvecklare är det en tidskrävande och frustrerande uppgift att förstå en annan utvecklares kod.. För majoriteten av utvecklarna är det en tidskrävande och frustrerande uppgift att förstå en annan utvecklares kod eller kod som skrivits tidigare an dem. Detta är nödvändigt vid underhåll av programvara eller när flera personer arbetar med samma projekt. En snabb, pålitlig och informativ källkodsbeskrivningsgenerator kan automatisera denna procedur, som ofta undviks av utvecklare. Framväxten av Transformers har riktat uppmärksamheten mot dem, vilket har lett till utvecklingen av olika Transformer-baserade modeller som tar sig an uppgiften att sammanfatta källkod ur olika perspektiv. De flesta av dessa modeller behandlar dock varandra på ett konkurrenskraftigt sätt när deras komplementaritet kan bevisas vara mer fördelaktigt. För detta ändamål följs en ensembleinlärningsbaserad strategi för att utforska genomförbarheten och effektiviteten av samarbetet mellan mer än en kraftfull transformatorbaserad modell. De använda basmodellerna är PLBart och GraphCodeBERT, två modeller med olika fokus, och ensemblingstekniken staplas. Resultaten visar att en sådan modell kan förbättra prestanda och informativitet hos enskilda modeller. Det kräver dock förändringar i konfigurationen av respektive modeller som kan leda till skada, och även ytterligare finjusteringar i aggregeringsfasen för att hitta de mest lämpliga basmodellernas vikter och nästa symboliska sannolikhetskombination för den dåvarande ensemblen. Resultaten visade också behovet av mänsklig utvärdering eftersom mätvärden som BLEU inte alltid är representativa för kvaliteten på den producerade sammanfattningen. Även om resultaten är lovande bör ytterligare arbete följa, drivet av detta tillvägagångssätt och baserat på de begränsningar som inte är lösta i detta arbete, för utvecklingen av en potentiell SOTA-modell.

The rise of social media and the use of mobile applications has led to increasing concerns regarding the content that is shared through these apps and whether they are being regulated or not. One of the problems that can arise due to a lack of regulation is that chat messages that are inappropriate or of profane nature can be allowed to be shared through these apps. Thus, it is vital to detect whenever these types of chat messages are shared through these mobile applications. In addition to that, there should also be detection of chat messages that can lead to the identity of the users being revealed as that is how the app in this thesis project was intended to be used. One of the most popular approaches to detect chat messages of this nature is to use machine learning techniques that can classify text. We were quick to discover that there were not many machine learning models that were built to classify short text messages in the Swedish language, thus the main problem of our thesis was the lack of evaluation and analysis of machine learning models for text classification in the context of the chat messages in Swedish. Thus, the purpose of our project was mainly to find the best performing models for text classification, implement these models and evaluate them to find the best among the ones we found. After the models were created, a hosting server, as well as an API, was required for the text classifying system to compute and communicate the prediction results to the mobile application in real-time. Therefore, the models were containerized and deployed as a REST API that serves requests upon arrival on a cloud server. The goal of this project was to help future work being done on text classification in the Swedish language by providing the results of this thesis to any parties that are interested in our line of work. From our own experience, we realized how challenging it can be to find and choose the best machine learning models when one has no previous data on which can be the best performing one. Thus, we believe that the results of this thesis project will greatly aid future projects in this area. The chosen research methodology was qualitative and dealt with quantitative data. The results we received showed that the BERT model was the best choice among the three models that we compared. With minute adjustments, this model should be more than capable of detecting the type of chat messages that it is required within the mobile application. / Uppkomsten av social media och användning av mobilapplikationer ledde till ökande oro om innehållet som är delad inom dessa appar och om dem är reglerad eller inte. Ett problem som uppstår på grund av bristande reglering kan vara att chatmeddelanden som är olämplig eller profan kan bli delad med dessa appar. Därför är det viktig att upptäcka när dessa typer av chatmeddelande är delad genom mobilapplikationer. Dessutom det måste finnas ett system som upptäcker chattmeddelanden som kan hjälpa att avslöja användarens identiteter, som den här appen i detta projekt avsedda att användas. En av mest populära sett att upptäcka den typen av chattmeddelanden är användning av mäskinlärning tekniker som kan klassificera text. Vi snart hittade att det finns inte så många mäskinlärning modeller som var byggt att klassificera texter på svenska, alltså huvudproblem med vår exam en var bistrande utvärdering och analys av mäskinlärning modeller för textklassificering i kontext av svenska språket. Så, syftet med vårt projekt var att hitta de bästa presenterande modeller för textklassifikation, genomföra dessa modeller själva och sedan utvärdera dem att hitta den bästa. Därtill, för att textklassificering ska beräkna och kommunicera den förutsägelseresultaten till mobila applikationer i realtid behövs en värdserver samt en API. Därför, modellerna containeriserades och distribuerad es som en REST API som betjänar begäran vid ankomst på en molnserver. Målet med det här projektet var att hjälpa framtidsarbete inom textklassifikation på svenska språket genom att tillhandahålla resultaten till partier som är intresserad i vår arbetslin je. Från vår egen erfarenhet, vi insåg att det var svårt att hitta och välja dem bästa mäskinlärning modeller, specifikt när man har inga data som tidigare visat den med bäst prestanda. Och därför vi anser att den resultaten av den har examen kommer att v ara stor hjälp till framtida projekt i det här området. Den valda forskningsmetodiken var kvalitativ och handlade om kvantitativ data. Resultaten visade att BERT modell var den bästa bland de tre modellerna som vi jämförde med. Med lite justeringen är mod ellen mer än kapable att detektera den typen av krävs inom mobilapplikationen.

This master thesis aims to determine if a Swedish BERT model can improve a BM25 search by re-ranking the top search results. We compared a standard BM25 search algorithm with a more complex algorithm composed of a BM25 search followed by re-ranking the top 10 results by a BERT model. The BERT model used is KB-BERT, a publicly available neural network model built by the National Library of Sweden. We fine-tuned this model to solve the specific task of evaluating the relevancy of search results. A new Swedish search evaluation dataset was automatically generated from Wikipedia text to compare the algorithms. The search evaluation dataset is a standalone product and can be beneficial for evaluating other search algorithms on Swedish text in the future. The comparison of the two algorithms resulted in a slightly better ranking for the BERT re-ranking algorithm. These results align with similar studies using an English BERT and an English search evaluation dataset. / Denna masteruppsats syftar till att avgöra om en svensk BERT-modell kan förbättra en BM25-sökning genom att ranka om de bästa sökresultaten. Vi jämförde en standard BM25-sökalgoritm med en mer komplex algoritm som består av en BM25-sökning följt av omrankning av de 10 bästa resultaten med en BERT-modell. BERT-modellen som används är KB-BERT, en allmänt tillgänglig neural nätverksmodell byggd av Kungliga biblioteket. Vi finjusterade den här modellen för att lösa den specifika uppgiften att utvärdera sökresultatens relevans. En ny svensk datamängd för utvärdering av sökresultat genererades automatiskt från Wikipedia-text för att jämföra algoritmerna. Datamängden är en fristående produkt och kan vara till nytta för att utvärdera andra sökalgoritmer på svensk text i framtiden. Jämförelsen av de två algoritmerna resulterade i en något bättre rankning för BERT-omrankningsalgoritmen. Dessa resultat överensstämmer med liknande studier som använder en engelsk BERT och en engelsk datamängd för utvärdering av sökresultat.

Denna studie undersöker hur artificiell intelligens (AI) kan optimera beslutsstödet inom verksamhetsstyrning genom analys av ostrukturerad data. Genom att granska begrepp som verksamhetsstyrning, Business Intelligence (BI), AI och maskininlärning (ML), belyser studien hur dessa teknologier kan förbättra organisationers beslutsprocesser. Verksamhetsstyrning syftar till att samordna och optimera organisationens delar för att nå gemensamma mål. AI (NLP, ML) samt särskilt genom BI spelar en avgörande roll genom att förbättra effektivitet och kvalitet. BI samlar och analyserar affärsinformation, medan ML möjliggör automatisk lärande från data. Studiens problemområde identifierar utmaningen med att hantera stora mängder ostrukturerad data. Trots AI:s potential att förbättra beslutsfattandet har dess fulla potential ännu inte realiserats. Genom att undersöka effektiv användning av AI för ostrukturerad data, bidrar studien till en bättre förståelse av hur AI kan förbättra beslutsstödet.Den kvalitativa ansatsen använde semistrukturerade intervjuer med IT-experter för att samla insikter om AI:s användning i beslutsfattande. Respondenterna beskrev hur AI analyserar data, förutsäger trender, optimerar processer och personaliserar kundupplevelser. AI automatiserar också tidskrävande uppgifter, vilket ökar effektiviteten och frigör tid för strategiskt arbete. Det visar att AI kan förbättra datakvalitet, automatisera processer och ge djupare insikter i kundbeteenden och marknadstrender. AI:s förmåga att hantera ostrukturerad data möjliggör identifiering av trender och mönster som annars skulle vara svåra att upptäcka. Utmaningar med AI-implementering inkluderar systemintegrering och behovet av teknisk expertis. Sammanfattningsvis visar studien att AI har stor potential att optimera beslutsstödet inom verksamhetsstyrning genom analys av ostrukturerad data.

Bakgrund: Redovisning har historiskt präglats av noggranna, manuella och tidskrävande metoder. AI-teknologier har revolutionerat redovisningsprocessen genom att automatisera uppgifter, lösa problem och fatta beslut. AI-teknologier inom redovisning inkluderar maskininlärning (ML), robotprocessautomatisering (RPA) och naturlig språkbehandling (NLP). Syfte: Syftet med studien är att identifiera AI’s användningsområden inom företags redovisning och de praktiska och teoretiska utmaningarna användningen medför. Dessutom syftar studien till att undersöka relationen mellan de teoretiska och praktiska utmaningarna för att bidra med kunskap om de utmaningar som användning av AI inom redovisning faktiskt medför i praktiken. Metod: Studien tillämpar en kvalitativ metod med en abduktiv ansats och samlar in empirisk data genom semistrukturerade intervjuer med 7 respondenter. Analysen av den empiriska datan görs med en tematisk analysmetod. Studiens teori utgörs av tidigare forskning från vetenskapliga artiklar och böcker. Slutsats: Studiens slutsats utgår ifrån att AI inom redovisning tillämpas hos företag för automatisering av repetitiva och tidskrävande uppgifter, där RPA till skillnad från ML och NLP har implementerats hos flest företag. De utmaningar som presenterats av teorin gällande användningen av AI inom redovisning, återfinns även i praktiken. Däremot har praktiken förmedlat nya utmaningar som inte tagits upp av tidigare forskning. Utmaningar som exempelvis den manuella tid som AI faktiskt kräver. / Background: Accounting has historically been characterized by meticulous, manual, and time-consuming methods. AI technologies have revolutionized the accounting process by automating tasks, solving problems, and making decisions. AI technologies in accounting include machine learning (ML), robotic process automation (RPA), and natural language processing (NLP). Purpose: The purpose of this study is to identify the areas of AI application in accounting and the practical and theoretical challenges it entails. Additionally, the study aims to investigate the relationship between theoretical and practical challenges to contribute knowledge about the actual challenges of using AI in accounting practice. Method: The study employs a qualitative approach with an abductive stance, gathering empirical data through semi-structured interviews with 7 respondents. The analysis of the empirical data is conducted using a thematic analysis method. The theoretical framework of the study is based on previous research from scientific articles and books. Conclusion: The study concludes that AI is applied in accounting primarily for automating repetitive and time-consuming tasks, with RPA being more widely implemented than ML and NLP. The theoretical challenges related to AI usage in accounting, as presented in previous research, are also evident in practice. However, practical applications have revealed new challenges not previously addressed in the theory, such as the manual time that AI actually requires.