تهدف تقدير الجودة (QE) من الترجمة الآلية (MT) إلى تقييم جودة الجمل التي ترجمتها الجهاز دون مراجع وهي مهمة في التطبيقات العملية ل MT.تتطلب Training Models QE بيانات موازية ضخمة بأشرفة توضيحية ذات جودة يدوية، وهي تستغرق وقتا طويلا ومكثفة العمالة للحصول عليها.لمعالجة مسألة عدم وجود بيانات تدريب مشروح، تحاول الدراسات السابقة تطوير أساليب QE غير المدعومة.ومع ذلك، يمكن تطبيق عدد قليل جدا منهم على مهام QE على مستوى الجملة والطريق، وقد تعاني من الضوضاء في البيانات الاصطناعية.لتقليل الآثار السلبية للضوضاء، نقترح طريقة للإشراف ذاتي لكل من QE من كل من QE على مستوى الكلمة والطريق، والتي تنفذ تقدير الجودة من خلال استعادة الكلمات المستهدفة الملثمين.تظهر النتائج التجريبية أن أسلوبنا تتفوق على الطرق السابقة غير الخاضعة للرقابة في العديد من مهام QE في أزواج ومجال بلغات مختلفة.