حققت الترجمة الآلية العصبية غير الخاضعة للرقابة (UNMT) التي تعتمد فقط على Glassive Monolingual Corpora نتائج ملحوظة في العديد من مهام الترجمة.ومع ذلك، في سيناريوهات العالم الواقعي، لا توجد سورانيا أحادية الأبعاد الضخمة لبعض لغات الموارد المنخفضة للغاية مثل أنظمة الإستونية، وعادة ما تؤدي أنظمة بعثة الأمم المتحدة في غرة الأبراج بشكل سيئ عندما لا يكون هناك كائنات تدريب كافية لغات واحدة.في هذه الورقة، نقوم أولا بتحديد وتحليل سيناريو البيانات التدريبية غير المتوازنة لإدارة بروتوكولية الكونغراف.استنادا إلى هذا السيناريو، نقترح آليات التدريب الذاتي لجهاز مكافآت لتدريب نظام INMT قوي وتحسين أدائها في هذه الحالة.تظهر النتائج التجريبية على العديد من أزواج اللغة أن الأساليب المقترحة تتفوق بشكل كبير على نظم التعطيب التقليدية.