مزيج من التمثيلات المتعددة اللغات المدربة مسبقا وتعلم النقل عبر اللغات هو أحد أكثر الطرق فعالية لبناء أنظمة NLP الوظيفية لغات الموارد المنخفضة. ومع ذلك، بالنسبة لغات الموارد المنخفضة للغاية دون نطاق واسع النطاق لأحادية النطاق للتدريب المسبق أو البيانات المشروحة المكافحة للضبط بشكل جيد، لا يزال التعلم التحويل مهمة مفهومة وصعبة. علاوة على ذلك، يوضح العمل الحديث أن تمثيلات متعددة اللغات هي بفك الشفقة على اللغات، مما جلب تحديات إضافية للتحويل إلى لغات الموارد المنخفضة للغاية. في هذه الورقة، نقترح metaxl، إطار التعلم التعلم التعلم الذي يتعلم تحويل التمثيلات بحكمة من اللغات المساعدة إلى هدف واحد ويجلب مساحات تمثيلها أقرب إلى النقل الفعال. تجارب مكثفة على لغات الموارد المنخفضة في العالم الحقيقي - دون الوصول إلى كورسا أحادية واسعة النطاق أو كميات كبيرة من البيانات المسمى - للمهام مثل تحليل المشاعر المتبادلة والاعتراف كيان المسمى إظهار فعالية نهجنا. رمز Metaxl متوفر علنا في github.com/microsoft/metaxl.