تم اقتراح العديد من المقاييس العصبية مقرا لها مؤخرا لتقييم جودة الترجمة الآلية. ومع ذلك، فإن كل منهم يلجأون إلى تقديرات نقطة، والتي توفر معلومات محدودة في مستوى القطاع. وهذا ما هو أسوأ لأنهم مدربون على الأحكام البشرية الصاخبة والتحازة والصحيحة، وغالبا ما يؤدي إلى تنبؤات عالية الجودة. في هذه الورقة، نقدم تقييم MT على دراية عدم اليقين وتحليل الجدارة بالثقة للجودة المتوقعة. نحن نجمع بين إطار المذنب مع أساليب تقدير عدم اليقين، مونتي كارلو التسرب والكميمات العميقة، للحصول على درجات عالية الجودة إلى جانب فترات الثقة. نحن نقارن أداء أساليب تقييم MT على دراية بعملية عدم اليقين عبر أزواج متعددة اللغات من مجموعة بيانات QT21 ومهمة مقاييس WMT20، المعزز بالشروح MQM. نقوم بتجربة أعداد متفاوتة من المراجع وأكثر مناقشة فائدة تقدير الجودة على علم عدم اليقين (بدون مراجع) لإعلام أخطاء الترجمة الهامة المحتملة.