跨语言迁移学习是指利用源语言学习的知识来进行目标语言的学习。在跨语言迁移学习中，使用大规模的高质量数据集是非常重要的。以下是一些常用的跨语言迁移学习数据集：

  1. 多语言语料库（Multilingual Corpora）：这些语料库包含多种语言的文本数据，是进行跨语言迁移学习实验的理想选项。例如，Europarl、UN Parallel Corpus、Wikipedia等。

  2. 平行语料库（Parallel Corpora）：这些语料库包含两种以上语言的互译文本，用于训练跨语言机器翻译系统等任务。例如，WMT比赛的平行语料库。

  3. 跨语言问答数据集（Cross-lingual Question-Answering Dataset）：这些数据集包含了以问题和答案形式组织的多语言文本对。例如，TQA (Transferable Question Answering) 数据集。

  4. 跨语言命名实体识别数据集（Cross-lingual Named Entity Recognition Dataset）：这些数据集用于在不同语言之间进行命名实体识别任务的迁移学习。例如，CoNLL 共享任务的命名实体识别数据集。

  5. 跨语言情感分类数据集（Cross-lingual Sentiment Classification Dataset）：这些数据集用于跨语言情感分类任务的迁移学习。例如，Amazon Reviews 数据集。

  除了以上列举的数据集外，还有很多其他的跨语言迁移学习数据集可供使用。选择合适的数据集取决于具体的任务和需求。此外，还有一些针对特定语言对或特定领域的跨语言迁移学习数据集可供使用。