是的，跨语言迁移学习可以解决跨领域翻译的问题。在传统的机器翻译任务中，通常需要大量的平行语料（即同一句子在源语言和目标语言的对应翻译句子）来进行训练。然而，在某些情况下，我们可能没有足够的平行语料来训练翻译模型，尤其是在跨领域的情况下。

  跨语言迁移学习通过使用一个或多个已经训练好的模型来解决这个问题。首先，我们可以使用一个预训练的模型，该模型在大规模的平行语料上进行了训练，例如使用神经机器翻译模型进行预训练。然后，我们可以利用这个模型的知识来帮助我们在目标领域上进行翻译。这可以通过两种方式来实现：

  1. 无监督学习：我们可以使用源语言和目标语言的单语语料来进行无监督的训练。通过这种方式，我们可以学习源语言和目标语言之间的语义和句法之间的对应关系，从而进行跨领域翻译。一种常见的方法是使用自编码器来学习潜在语义空间中的表示，然后通过投影方法将源语言句子映射到目标语言句子。

  2. 有监督学习：如果我们有一小部分标记的跨领域平行语料，我们可以使用这些数据来进行监督学习。我们可以使用预训练的模型作为初始化，然后通过使用跨领域平行语料来微调模型。这样，模型可以更好地适应目标领域的特点，提高翻译质量。

  总之，跨语言迁移学习可以帮助我们在没有大规模平行语料的情况下进行跨领域翻译。它可以利用预训练的模型的知识来帮助我们提高翻译质量，并且可以通过无监督学习或有监督学习的方式来实现。然而，需要注意的是，迁移学习的效果可能会受到目标领域和源语言之间的差异性的影响，因此在实际应用中需要进行适当的调整和优化。