انفجار المحتوى الذي أنشأه المستخدم (UGC) --- E.G. وظائف وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي والتعليقات والمراجعات --- تحفز تطوير تطبيقات NLP مصممة على هذه الأنواع من النصوص غير الرسمية. السائدة بين هذه التطبيقات كانت تحليل المعنويات والترجمة الآلية (MT). حول الملاحظة التي تتميز بها UGC لغة مشحونة بالثريات والمعنوية للغاية ونقترح نهج من جانب فك الترميز الذي يشتمل على الثقة التلقائية التي يتم تسجيلها في عملية اختيار مرشح MT. نحن ندرب مصنف المعنويات أحادية الأنتجة باللغة الإنجليزية والإسبانية بالإضافة إلى نموذج معنويات متعددة اللغات وثقل Berting Berting Bert و XLM-Roberta. باستخدام N-Best المرشحين الناتج عن نموذج خط الأساس MT مع البحث الشعاع ونختار المرشح الذي يقلل من الفرق المطلق بين درجة المعنويات من جملة المصدر والترجمة وأداء تقييمين بشري لتقييم الترجمات المنتجة. على عكس العمل السابق ونحن نقوم بتحديد هذا الترجمة المتباينة على الحد الأدنى من خلال النظر في درجات المعنويات من جملة المصدر والترجمة على الفاصل الزمني المستمر وبدون استخدام E.G. التصنيف الثنائي والسماح باختيار أكثر غرامة من مرشحي الترجمة. تظهر نتائج التقييمات البشرية أنه وبالمقارنة مع نموذج خط الأساس MT مفتوح المصدر على رأسه مبني أن خط أنابيب القائم على المعنويات مبنية وينتج خط أنابيبنا ترجمة أكثر دقة للنصوص المصدر الثقيلة العامية والمعنويات.