Für eine Normalisierung oder Modernisierung von historischen Wörtern wurden in den letzten Jahren unterschiedliche Herangehensweisen präsentiert. Neben einer Modernisierung über Lexikon-Lookup, Transkriptionsregeln, Levenshtein-Distanz oder phonologische Ähnlichkeit fanden auch Methoden der statistischen maschinellen Übersetzung Anwendung (Scherrer / Erjavec 2015: 2f.). Um orthographischen Differenzen bei einer Translation einzelner Wörter aus eng verwandten Sprachen gerecht zu werden, werden dabei im Gegensatz zur standardmäßigen phrasenbasierten statistischen maschinellen Übersetzung die Phrasen nicht aus Wörtern, sondern aus Buchstabensequenzen gebildet und anstelle der Wörter der Ausgangs- und der Zielsprache die Buchstaben der Wortpaare aligniert [Pettersson et al., 2014]. Buchstabenbasierte statistische maschinelle Übersetzung zur Normalisierung historischer Wörter wurde vielfach mit dem Tool ‹Moses› <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="poster-EDEREftn1" type="note">1</ref> (Koehn et al. 2007) durchgeführt, wie beispielsweise bei (Pettersson et al. 2014), (Nakov / Tiedemann 2012) oder (Scherrer / Erjavec 2015). Neben einem Gebrauch zur Normalisierung wird dieses hier auch für die umgekehrte Überführungsrichtung eingesetzt.