حققت نماذج اللغة المرجعة متعددة اللغات متعددة اللغات مؤخرا أداءا ملحوظا عن الصفر، حيث يتم تقسيم النموذج فقط في لغة مصدر واحدة وتقييمها مباشرة على اللغات المستهدفة.في هذا العمل، نقترح إطارا للتعليم الذاتي الذي يستخدم البيانات غير المستهدفة من اللغات المستهدفة، بالإضافة إلى تقدير عدم اليقين في هذه العملية لتحديد ملصقات فضية عالية الجودة.يتم تكييف وثلاثة أوجه عدم اليقين الثلاثة وتحليلها خصيصا للتحويل اللغوي الصليب: لغة عدم اليقين المتنوعة من اللغة (LEU / LOU)، عدم اليقين الواضح (EVI).نقوم بتقييم إطار عملنا مع عدم اليقين على مهمتين متوقعتين بما في ذلك التعرف على الكيانات المسماة (NER) والاستدلال اللغوي الطبيعي (NLI) (NLI) (NLI) (NLI) تغطي 40 لغة في المجموع، والتي تتفوق على خطوط الأساس بشكل كبير بمقدار 10 F1 من دقة NLI.