跨语言迁移学习在多语种信息检索中有很多应用。下面是一些常见的应用：

  1. 跨语言信息检索（Cross-Language Information Retrieval, CLIR）：跨语言迁移学习可以用于将查询翻译到目标语言，并在目标语言的语料库中检索相关文档。通过利用源语言和目标语言之间的语义关联，跨语言迁移学习可以提高多语种信息检索的准确性和覆盖范围。

  2. 跨语言文本分类（Cross-Language Text Classification, CLTC）：跨语言迁移学习可以将一个语种上训练好的分类模型应用到目标语种上。通过利用源语种和目标语种之间的语义关联，跨语言迁移学习可以缓解目标语种上数据稀缺的问题，提高文本分类的性能。

  3. 跨语言命名实体识别（Cross-Language Named Entity Recognition, CLNER）：跨语言迁移学习可以利用已经在源语言上训练好的命名实体识别模型，将其应用到目标语种上。通过利用源语种和目标语种之间的语义关联，跨语言迁移学习可以提高跨语言命名实体识别的性能。

  4. 跨语言情感分析（Cross-Language Sentiment Analysis, CLSA）：跨语言迁移学习可以将在一个语种上训练好的情感分析模型应用到目标语种上。通过利用源语种和目标语种之间的语义关联，跨语言迁移学习可以提高跨语言情感分析的性能。

  5. 跨语言机器翻译（Cross-Language Machine Translation, CLMT）：跨语言迁移学习可以利用已经在源语种上训练好的机器翻译模型，将其应用到目标语种上。通过利用源语种和目标语种之间的语义关联，跨语言迁移学习可以提高跨语言机器翻译的质量。

  以上是跨语言迁移学习在多语种信息检索中的一些常见应用。通过利用源语言和目标语言之间的语义关联，跨语言迁移学习可以提高多语种信息检索任务的性能和效率。