Romanización del ruso
Hay un número de estándares que no son totalmente compatibles para la transliteración del cirílico ruso a otro idioma objetivo, ningunos de los cuales han recibido mucha popularidad y en realidad la transliteración se realiza a menudo sin ningún estándar uniforme.
Google Brain
El equipo de "Google Brain" contribuyó al proyecto Google Translate empleando un nuevo sistema de aprendizaje profundo que combina redes neuronales artificiales con amplias bases de datos de textos multilingües. En septiembre de 2016, se lanzó Google Neural Machine Translation (GNMT), un marco de aprendizaje de extremo a extremo, capaz de aprender de una gran cantidad de ejemplos. Anteriormente, el enfoque de traducción automática basada en frases (PBMT) de Google Translate analizaba estadísticamente palabra por palabra e intentaba hacer coincidir las palabras correspondientes en otros idiomas sin tener en cuenta las frases circundantes en la oración. Pero en lugar de elegir un reemplazo para cada palabra individual en el idioma deseado, GNMT evalúa segmentos de palabras en el contexto del resto de la oración para elegir reemplazos más precisos. En comparación con los modelos PBMT más antiguos, el modelo GNMT obtuvo una mejora del 24 % en la similitud con la traducción humana, con una reducción del 60 % en los errores. La GNMT también ha mostrado una mejora significativa en traducciones notoriamente difíciles, como del chino al inglés.