是的，跨语言迁移学习可以用于多语种文本分类。多语种文本分类是指针对不同语种的文本进行分类任务，这种任务面临的挑战是每个语种的文本都有自己独特的语言特征和词汇。

  跨语言迁移学习可以在多语种文本分类任务中解决这些挑战。它通过利用已有的在源语言上训练好的分类模型（称为源模型）来辅助在目标语言上的分类任务。

  具体来说，跨语言迁移学习可以通过以下几种方式进行：

  1. 基于特征映射的方法：这种方法通过学习源语言和目标语言之间的特征映射关系，将源语言的特征映射到目标语言的空间中，从而使得源语言上的模型能够适用于目标语言。例如，使用词汇对齐或句子对齐的方法来学习特征映射关系。

  2. 基于网络迁移的方法：这种方法通过利用已有的在源语言上训练好的神经网络模型，将其在目标语言上进行微调或迁移训练。例如，使用预训练的语言模型（如BERT）在源语言上进行预训练，然后在目标语言上进行微调，以适应目标语言的语言特征和词汇。

  3. 基于知识迁移的方法：这种方法通过将源语言上的知识迁移到目标语言上，以帮助目标语言上的分类任务。例如，使用已有的在源语言上训练好的词嵌入向量或词典来辅助目标语言上的分类任务。

  总的来说，跨语言迁移学习可以提高多语种文本分类任务的性能，并减少在目标语言上的数据需求。但是需要注意的是，不同语种之间的差异性可能导致跨语言迁移学习的性能有所下降，因此在应用跨语言迁移学习时需要具体问题具体分析，选择适合的方法并进行实验验证。