跨语言迁移学习的目标是通过在源语言上训练模型，然后将该模型应用于目标语言任务来提高目标语言任务的性能。在跨语言信息检索（Cross-lingual Information Retrieval，CLIR）中，跨语言迁移学习可以提高准确性。

  有两种常见的方法可以实现跨语言信息检索：基于词汇的方法和基于句子的方法。基于词汇的方法使用词对齐技术将源语言和目标语言之间的词汇进行对应，然后通过跨语言查询转换将查询从源语言转换为目标语言，最后使用目标语言的检索模型进行搜索。基于句子的方法使用句子对齐技术将源语言和目标语言之间的句子进行对应，然后通过跨语言相似度计算将查询从源语言转换为目标语言，最后使用目标语言的检索模型进行搜索。

  跨语言迁移学习可以提高跨语言信息检索的准确性的原因是跨语言迁移学习可以利用源语言中丰富的数据和知识来改善目标语言任务的学习。通过在源语言上训练模型，模型可以学习到通用的语言表示和语义信息。这些通用的语言表示和语义信息可以帮助模型在目标语言上更好地理解和表示查询和文档，从而提高跨语言信息检索的准确性。

  此外，跨语言迁移学习还可以降低跨语言信息检索的数据需求。由于源语言和目标语言之间存在一定的语言相似性，通过跨语言迁移学习，我们可以利用源语言上的已标注数据来预训练模型，然后通过少量的目标语言上的标注数据进行微调，从而减少目标语言上的数据需求。

  总的来说，跨语言迁移学习可以提高跨语言信息检索的准确性，因为它可以利用源语言上的丰富数据和知识来改善目标语言任务的学习，并且可以降低数据需求。