跨语言迁移学习（Cross-lingual Transfer Learning）是一种利用从一个或多个源语言中学习到的知识或模型，并将其应用于目标语言中的任务的技术。它的目标是通过利用不同语言之间的共性和相似性，来提升目标语言任务的性能。

  通常情况下，传统的机器学习方法需要大量的标注数据进行训练，而对于许多低资源语言来说，获取大规模标注数据可能非常困难甚至不可行。跨语言迁移学习通过利用已有的高资源语言或任务相关的资源，可以在低资源语言上构建更好的模型。

  跨语言迁移学习可以通过几种方式实现：

  1. 语言特征共享：将源语言和目标语言的特征空间对齐，使得它们在特征表示上具有一定的相似性。例如，可以使用自编码器或者神经网络等方法来将源语言的特征转化为目标语言的特征。

  2. 翻译相关知识的利用：利用已有的翻译数据来辅助目标语言任务的学习。例如，可以使用已有的双语词典或平行语料库来进行词义对齐，从而提供更丰富的特征表示。

  3. 迁移学习模型的训练：在源语言上训练一个模型，并将其迁移到目标语言任务上。这可以通过将源语言的模型参数初始化为目标语言模型的一种方式来实现。

  跨语言迁移学习可以在多个自然语言处理任务中应用，如机器翻译、文本分类、命名实体识别等。通过跨语言迁移学习，可以充分利用已有的资源和知识，提高低资源语言上的任务性能，同时减少对标注数据的依赖，减少训练成本。