跨语言迁移学习可以提高机器翻译的质量。机器翻译任务的目标是将一种语言的句子自动翻译成另一种语言的句子。在传统机器翻译方法中，需要建立具体语对（如英语到法语、英语到中文等）的翻译模型。然而，对于一些少资源语种，往往由于缺乏大规模双语翻译数据，传统的翻译模型效果较差。

  跨语言迁移学习则通过利用已有的丰富资源语种的翻译模型来改善这种情况。这种方法可以通过将已有的翻译模型转移到目标语种上，从而避免从头开始训练模型所需的大量双语翻译数据。

  具体地说，跨语言迁移学习通常有两种方法：基于特征的方法和基于模型的方法。基于特征的方法将源语种的特征表示转化为目标语种的特征表示，然后利用目标语种的特征进行翻译。基于模型的方法则将源语种的模型参数转移至目标语种的模型中，进而进行翻译。

  研究表明，跨语言迁移学习可以有效地提高机器翻译的质量，尤其是在受限的资源情况下。通过利用丰富资源语种的模型，跨语言迁移学习可以提供更好的翻译效果，减少对目标语种的依赖。

  总的来说，跨语言迁移学习对于提高机器翻译质量是十分有效的，能够克服少资源语种的问题，并为研究人员和从业者提供更好的机器翻译系统。