IN4080

Natural Language Processing

UiO →10 studiepoeng

Studentvurdering

Hvor relevant opplever du emnet?

Gjennomsnittlig svar: ingen svar

Svært irrelevantSvært relevant

Hva er ditt generelle inntrykk av kurset?

Gjennomsnittlig svar: ingen svar

Svært dårligSvært bra

Hva synes du om emnets nivå?

Gjennomsnittlig svar: ingen svar

Svært lettSvært vanskelig

Hva synes du om arbeidsmengden sett i forhold til antall studiepoeng?

Gjennomsnittlig svar: ingen svar

Svært litenSvært stor

KARAKTERFORDELING · H 2025

36 kandidater

H 2018

H 2025

Grupper etter kjønn

SEMESTER

SNITTKARAKTER

2,70 av 5 poeng

UiO snitt: 3.46

STRYKPROSENT

5,2 %

UiO snitt: 2,7 %

KANDIDATER PER ÅR

snitt over 8 år

SEMESTRE MED DATA

Eksamen og forkunnskaper

Vurderingen består av

Avsluttende hjemmeeksamen · 4 Timer
Obligatoriske øvelser som må være godkjent før avsluttende eksamen

Alle delene må normalt være bestått. Karakterfordelingen over gjelder emnet samlet.

Kilde: Felles studentsystem (FS) via Universitetet i Oslo, slik den var publisert for høsten 2026. Universitetet i Oslo er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.

Om IN4080

UiO sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.

Kort om emnet

The course gives a comprehensive overview over modern Natural Language Processing (NLP) with main emphasis on probabilistic and machine learning techniques. Methodology for experiments based on machine learning applied to language data together with evaluation of such experiments is central. The course includes an overview over typical NLP applications, like information extraction, machine translation, question-answering systems, and a more in-depth study of one such application. In addition, the steps in a typical NLP system, like tagging, parsing, named entity recognition, relation extraction will be considered. The course will prepare the students for a master´s thesis in Informatics: Language Technology.

Vis resten (9 avsnitt)

Hva lærer du?

After completing IN4080:

You are familiar with the most central applications of Natural Language Processing (NLP) and have in-depth knowledge of at least one application
You are familiar with the central research methods and technologies used in NLP
You can carry out NLP experiments involving machine learning and evaluate the results
You are familiar with the steps in a typical NLP system and you are able to select and apply tools for these steps
You are familiar with the concept of probability and how it is applied in NLP methods and in evaluation

Opptak til emnet

Students admitted at UiO must apply for courses in Studentweb. Students enrolled in other Master's Degree Programmes can, on application, be admitted to the course if this is cleared by their own study programme.

Nordic citizens and applicants residing in the Nordic countries may apply to take this course as a single course student.

If you are not already enrolled as a student at UiO, please see our information about admission requirements and procedures for international applicants.

Undervisning

Teaching: 2-6 hours a week, varying through the semester between lectures and lab sessions (non-obligatory).

There will be some mandatory projects which must be approved.

Eksamen

4 hours written digital exam

It will also be counted as one of your three attempts to sit the exam for this course, if you sit the exam for one of the following courses: INF5830

Hjelpemidler til eksamen

No examination support material is allowed.

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Students who can document a valid reason for absence from the regular examination are offered a postponed examination at the beginning of the next semester. Re-scheduled examinations are not offered to students who withdraw during, or did not pass the original examination.

Karakterskala

Grades are awarded on a scale from A to F, where A is the best grade and F is a fail. Read more about the grading system.

Eksamensspråk

You may write your examination paper in Norwegian, Swedish, Danish or English.

Overlappende emner

7 study points against INF5830

Kilde: Felles studentsystem (FS) via Universitetet i Oslo, slik den var publisert for høsten 2026. Universitetet i Oslo er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.

Kommentarer

Hva burde andre vite før de tar dette? Anonymt, ingen innlogging.

Ofte stilte spørsmål

Hva er strykprosenten i IN4080?: Samlet strykprosent for IN4080 ved UiO er 5,2 %, basert på 268 kandidater. Siste semester (høst 2025) var den 8,3 %.
Hvor vanskelig er IN4080?: Snittkarakteren i IN4080 er C (2.70 av 5 poeng), mot 5,2 % stryk. Jo lavere snitt og høyere strykprosent, jo mer krevende er emnet sammenlignet med andre emner ved UiO.
Hvor kommer tallene for IN4080 fra?: Karakterdataene er hentet fra DBH (Database for statistikk om høyere utdanning) hos HK-dir, publisert under NLOD. Studentvurderingene er våre egne, slått sammen med vurderinger fra Karakterweb.

Studieprogram med dette emnet

Basert på hvor kandidatene til eksamen var registrert (DBH).

Relaterte emner ved UiO

Emner som tas i de samme studieprogrammene som IN4080.

AB-202 Marine Arctic Biology (The University Centre in Svalbard)snitt C · 0 % stryk
AB-203 Arctic Environmental Management (The University Centre in Svalbard)snitt C · 0 % stryk
AGF-216 The Stormy Sun and Northern Lights (The University Centre in Svalbard)snitt B · 0 % stryk
ANT1100 Antikkens verdensnitt C · 8 % stryk
ANT2700 Antikkens litteratur i oversettelsesnitt C · 5,3 % stryk
ANT2800 Antikkens mytologisnitt C · 3,2 % stryk
ANTH4010 Advanced Anthropological Theorysnitt B · 0 % stryk
ANTH4030 Advanced Anthropological Methods0 % stryk

Mer om UiO

Les om karakterfordelingen ved UiO →Les om UiO →

Utvikling over tid

Semester	Kandidater	Snitt	Stryk
Høst 2025	36	C (2.64)	8,3 %
Høst 2024	47	C (2.68)	8,5 %
Høst 2023	40	C (2.68)	10 %
Høst 2022	28	D (2.43)	10,7 %
Høst 2021	33	C (3.09)	0 %
Høst 2020	40	C (2.65)	0 %
Høst 2019	31	C (2.65)	0 %
Høst 2018	13	C (2.92)	0 %

Finner retningen …

Eksamen og forkunnskaper

Vurderingen består av

Avsluttende hjemmeeksamen · 4 Timer
Obligatoriske øvelser som må være godkjent før avsluttende eksamen

Alle delene må normalt være bestått. Karakterfordelingen over gjelder emnet samlet.

Kilde: Felles studentsystem (FS) via Universitetet i Oslo, slik den var publisert for høsten 2026. Universitetet i Oslo er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.

Om IN4080

UiO sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.

Kort om emnet

Vis resten (9 avsnitt)

Hva lærer du?

After completing IN4080:

You are familiar with the most central applications of Natural Language Processing (NLP) and have in-depth knowledge of at least one application
You are familiar with the central research methods and technologies used in NLP
You can carry out NLP experiments involving machine learning and evaluate the results
You are familiar with the steps in a typical NLP system and you are able to select and apply tools for these steps
You are familiar with the concept of probability and how it is applied in NLP methods and in evaluation

Opptak til emnet

Nordic citizens and applicants residing in the Nordic countries may apply to take this course as a single course student.

If you are not already enrolled as a student at UiO, please see our information about admission requirements and procedures for international applicants.

Undervisning

Teaching: 2-6 hours a week, varying through the semester between lectures and lab sessions (non-obligatory).

There will be some mandatory projects which must be approved.

Eksamen

4 hours written digital exam

It will also be counted as one of your three attempts to sit the exam for this course, if you sit the exam for one of the following courses: INF5830

Hjelpemidler til eksamen

No examination support material is allowed.

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Karakterskala

Grades are awarded on a scale from A to F, where A is the best grade and F is a fail. Read more about the grading system.

Eksamensspråk

You may write your examination paper in Norwegian, Swedish, Danish or English.

Overlappende emner

7 study points against INF5830

Kilde: Felles studentsystem (FS) via Universitetet i Oslo, slik den var publisert for høsten 2026. Universitetet i Oslo er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.

Ofte stilte spørsmål

Hva er strykprosenten i IN4080?

Samlet strykprosent for IN4080 ved UiO er 5,2 %, basert på 268 kandidater. Siste semester (høst 2025) var den 8,3 %.

Hvor vanskelig er IN4080?

Snittkarakteren i IN4080 er C (2.70 av 5 poeng), mot 5,2 % stryk. Jo lavere snitt og høyere strykprosent, jo mer krevende er emnet sammenlignet med andre emner ved UiO.

Hvor kommer tallene for IN4080 fra?

Karakterdataene er hentet fra DBH (Database for statistikk om høyere utdanning) hos HK-dir, publisert under NLOD. Studentvurderingene er våre egne, slått sammen med vurderinger fra Karakterweb.

Semester

Kandidater

Snitt

Stryk

Høst 2025

C (2.64)

8,3 %

Høst 2024

C (2.68)

8,5 %

Høst 2023

C (2.68)

10 %

Høst 2022

D (2.43)

10,7 %

Høst 2021

C (3.09)

0 %

Høst 2020

C (2.65)

0 %

Høst 2019

C (2.65)

0 %

Høst 2018

C (2.92)

0 %

Karakterfordeling og studentvurderinger i IN4080

Studentvurdering

Hvor relevant opplever du emnet?

Hva er ditt generelle inntrykk av kurset?

Hva synes du om emnets nivå?

Hva synes du om arbeidsmengden sett i forhold til antall studiepoeng?

Eksamen og forkunnskaper

Vurderingen består av

Om IN4080

Kort om emnet

Hva lærer du?

Opptak til emnet

Undervisning

Eksamen

Hjelpemidler til eksamen

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Karakterskala

Eksamensspråk

Overlappende emner

Kommentarer

Ofte stilte spørsmål

Studieprogram med dette emnet

Relaterte emner ved UiO

Mer om UiO

Utvikling over tid

Karakterfordeling og studentvurderinger i IN4080

Studentvurdering

Hvor relevant opplever du emnet?

Hva er ditt generelle inntrykk av kurset?

Hva synes du om emnets nivå?

Hva synes du om arbeidsmengden sett i forhold til antall studiepoeng?

Eksamen og forkunnskaper

Vurderingen består av

Om IN4080

Kort om emnet

Hva lærer du?

Opptak til emnet

Undervisning

Eksamen

Hjelpemidler til eksamen

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Karakterskala

Eksamensspråk

Overlappende emner

Kommentarer

Ofte stilte spørsmål

Studieprogram med dette emnet

Relaterte emner ved UiO

Mer om UiO

Utvikling over tid