In einem weiteren Ansatz zur Modernisierung und Historisierung bedient sich das Translationstool zudem neuronaler maschineller Übersetzung. Das dabei häufig verwendete Encoder-Decoder-Modell übertragen Faruqui, Tsvetkov, Neubig und Dyer (2016) auf die buchstabenbasierte Generierung von Wortflexion. Aufgrund der ähnlichen Grundlage kommt deren Tool ‹Morph-Trans› <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="poster-EDEREftn2" type="note">2</ref>, das sich aus LSTMs, einer speziellen Form von rekurrenten neuronalen Netzen, zusammensetzt, zum Einsatz. Nach Wissen der Autoren ist dies der erste Versuch, ein neuronales Encoder-Decoder-Modell für eine Historisierung und Normalisierung deutscher Texte zu gebrauchen.