Terminologie als Herausforderung in der maschinellen Übersetzung (Wloka et al. 2013; Reynolds 2015) hat zu Lösungsvorschlägen geführt, die unter anderem auf der Ebene der neuronalen Dekodierung (Hasler et al. 2018) ansetzen oder die Form von Terminologieangaben als Annotationen im Ausgangstext annehmen (Dinu et al. 2019). Auch eine korpus- und fallbasierte Adaption eines generischen maschinellen Übersetzungssystems (Farajian et al. 2018; Servan et al. 2016) bietet die Möglichkeit, die zielsprachliche Terminologie in der maschinellen Übersetzung an eine Domäne anzupassen. Außerdem wird an der Anpassung der maschinellen Übersetzung an das individuelle Vokabular einer Person geforscht (Michel/Neubig 2018).