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Natural Language Processing
Last Updated: 2026-06-01 11:30:46
Abstract
This course presents topics in natural language processing with an emphasis on modern techniques, primarily focusing on statistical and deep learning approaches. The course provides an overview of the primary areas of research in language processing as well as a detailed exploration of the models and techniques used both in research and in commercial natural language systems.
Objective
The objective of the course is to learn the basic concepts in the statistical processing of natural languages. The course will be project-oriented so that the students can also gain hands-on experience with state-of-the-art tools and techniques.
Content
This course presents an introduction to general topics and techniques used in natural language processing today, primarily focusing on statistical approaches. The course provides an overview of the primary areas of research in language processing as well as a detailed exploration of the models and techniques used both in research and in commercial natural language systems.
Resources
Literature
Lectures will make use of textbooks such as the one by Jurafsky and Martin where appropriate, but will also make use of original research and survey papers.
Learning Materials (Links)
General Information
- Language
- English
- Levels
- MSC , WBZ
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- session examination
- Mode
- written 180 minutes
- Aids
- Two A4-pages (i.e. one A4-sheet of paper), either handwritten or 11 point minimum font size.
Registration & Places
- Max Places
- 600
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture | Natural Language Processing |
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3 h weekly |
| exercise | Natural Language Processing |
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3 h weekly |
| independent project | Natural Language Processing | No time listed | 1 h weekly |
Offered In
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Robotik (Höchstens eine der beiden Lerneinheiten 263-5902-00L Computer Vision bzw. 227-0447-00L Image Analysis and Computer Vision darf an das gesamte Studium (RW BSc und MSc) angerechnet werden. Höchstens eine der beiden Lerneinheiten 263-5210-00L Probabilistic Artificial Intelligence bzw. 252-0535-00L Advanced Machine Learning darf im Vertiefungsgebiet "Robotik" an das gesamte Studium (RW BSc und MSc) angerechnet werden. Eine Anrechnung der anderen Lerneinheit in einer anderen Kategorie ist jedoch zulässig.)
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Anwendungsgebiet (Nur für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik erforderlich und anrechenbar. In der Kategorie Anwendungsgebiet für den Master in Angewandter Mathematik muss eines der zur Auswahl stehenden Anwendungsgebiete gewählt werden. Im gewählten Anwendungsgebiet müssen mindestens 8 KP erworben werden. Kreditpunkte aus anderen Anwendungsgebieten sind nicht für weitere Anwendungsgebiete anrechenbar.)
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Statistik Master (Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können.)
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