跨语言迁移学习在机器翻译中有许多应用。下面我列举了几个常见的应用场景：

  1. 跨语言预训练模型：在机器翻译任务中，可以使用跨语言预训练模型来提供源语言和目标语言之间的转换能力。这些模型通过在大规模的跨语言文本上进行训练，学习到了一些通用的语言特征，可以用于辅助机器翻译任务。

  2. 跨语言词嵌入：跨语言迁移学习可以用于学习源语言和目标语言之间的词嵌入表示。通过在大规模的跨语言语料上进行训练，可以学习到词汇之间的关系，从而提升机器翻译的性能。

  3. 跨语言转换模型：跨语言迁移学习可以用于训练跨语言转换模型，将源语言句子转换为目标语言句子。这种方法的优势在于，可以利用大规模的跨语言数据来训练转换模型，从而提升机器翻译的性能。

  4. 跨语言数据增强：跨语言迁移学习可以用于数据增强，通过将源语言句子翻译成目标语言句子，并加入目标语言数据集中，提高机器翻译模型的泛化能力。

  5. 跨语言情感分析：跨语言迁移学习可以用于训练情感分析模型，将一个语种的情感分析模型迁移到另一个语种上。这种方法可以节省训练数据的收集成本，同时提高模型的效果。

  需要注意的是，跨语言迁移学习在机器翻译中的应用还处于发展阶段，很多方法还在研究中，因此在实际应用中需要根据具体的问题和数据集进行调整和优化。