Tests auf exemplarischen Datensätzen zeigten, dass buchstabenbasierte statistische maschinelle Übersetzung nicht nur für eine Modernisierung, sondern im Deutschen ebenso für eine Historisierung dienlich ist und auch das neuronale Encoder-Decoder-Modell im Hinblick auf beide Überführungsrichtungen nutzbringend eingesetzt werden kann, wobei das Normalisieren im Vergleich zum Historisieren, wie zu erwarten war, durchweg bessere Resultate erzielte, was wohl unter anderem der Fülle an orthographischen Varianten in historischen Texten geschuldet ist.