跨语言迁移学习是一种利用源语言和目标语言之间的共享知识来解决目标语言上的任务的机器学习方法。它可以帮助解决以下问题：

  1. 数据稀缺问题：在某些语言中，由于数据的稀缺性，很难训练一个准确的模型。跨语言迁移学习可以利用其他语言中的大量数据，来提高目标语言的模型性能。

  2. 特征表示问题：特征表示是机器学习模型中的关键，对于不同语言的特征表示可能存在差异。利用已有的语言对任务进行预训练，可以提供更好的特征表示，从而提高跨语言任务的性能。

  3. 模型训练速度问题：在某些情况下，从头开始训练一个模型需要大量时间和计算资源。跨语言迁移学习可以通过利用预训练的模型，减少模型训练的时间和资源消耗。

  4. 降低过拟合风险：在某些场景下，拥有大规模数据的源语言可以提供丰富的模式信息，通过将这些知识传递到目标语言中，可以有效减少过拟合的风险。

  5. 跨语言任务转移问题：跨语言迁移学习可以将已有的知识和模型应用于目标语言的不同任务上，从而加快目标任务的学习过程，并提高性能。

  综上所述，跨语言迁移学习可以解决数据稀缺、特征表示、模型训练速度、降低过拟合风险以及跨语言任务转移等问题，提高目标语言上的任务性能。