Da generische maschinelle Übersetzungssysteme mit Korpora aus unterschiedlichsten Domänen trainiert werden und daher in bestimmten Fachgebieten oft nicht die gewünschte Qualität liefern (können), werden domänenadaptierte Systeme entwickelt (Chu et al. 2017; Servan et al. 2016). Neben weiteren Besonderheiten der Fachsprache (Stolze 2009), hat insbesondere die Verwendung der korrekten Terminologie einen entscheidenden Einfluss auf die Qualitätsevaluation einer (maschinellen) Übersetzung. Im Vergleich zu regelbasierten maschinellen Übersetzungssystemen (Forcada et al. 2011; Scansani et al. 2017; Simard et al. 2007), die das Einbinden von Wörterbüchern erlauben, sind die mit dem Training des künstlichen neuronalen Netzwerkes bei der neuronalen maschinellen Übersetzung verbundenen „Lernprozesse“ intransparenter. Daher ist auch die Einbindung von terminologischen Ressourcen schwieriger.