跨语言迁移学习是一种利用源语言数据训练模型，然后将其应用于目标语言任务中的技术。其未来发展趋势可以从以下几个方面进行展望：

  1. 数据规模的增加：随着全球互联网的发展和跨语言数据资源的不断丰富，跨语言迁移学习可以利用更多的数据进行模型训练。这样一来，模型可以更好地掌握不同语言之间的共同特征和差异，提高在目标语言任务中的性能。

  2. 模型结构的优化：目前的跨语言迁移学习主要是基于神经网络的方法，其中大多是使用多语言预训练模型如BERT、GPT等。未来，可以进一步优化模型结构，针对跨语言任务设计更合适的网络架构或特定的预训练任务，以提高跨语言迁移学习的性能和效果。

  3. 预训练和微调的平衡：目前的跨语言迁移学习主要采用预训练和微调的方式，即在源语言数据上预训练模型，然后在目标语言数据上微调。未来可以进一步研究如何更好地平衡预训练和微调的权衡，使得模型能够在目标语言任务上更好地泛化。

  4. 跨语言知识图谱的应用：随着知识图谱的不断发展和扩充，可以将跨语言知识图谱与跨语言迁移学习相结合，从而更好地利用跨语言知识进行迁移学习，提高模型的性能。

  5. 个性化跨语言迁移学习：当前的跨语言迁移学习主要是通用的，即应用于多个语言和任务。未来可以进一步研究个性化的跨语言迁移学习，根据不同用户和任务的需求，定制化地进行迁移学习，从而提高个性化任务的效果。

  综上所述，跨语言迁移学习在未来的发展趋势中，可以通过数据规模的增加、模型结构的优化、预训练和微调的平衡、跨语言知识图谱的应用以及个性化跨语言迁移学习等方面进一步提高模型的性能和应用效果。