ندرس مشكلة جديدة في التعلم عبر التحويلات المتبادلة لحدث القرار (ECR) حيث يتم تكييف النماذج المدربة على البيانات من لغة مصدر للتقييمات باللغات المستهدفة المختلفة. نقدم النموذج الأساسي الأول لهذه المهمة بناء على نموذج لغة XLM-Roberta، وهو نموذج لغوي متعدد اللغات مسبقا. نحن نستكشف أيضا الشبكات العصبية اللغوية اللغوية (LANN) التي تتولى التمييز بين النصوص من المصدر واللغات المستهدفة لتحسين تعميم اللغة ل ECR. بالإضافة إلى ذلك، نقدم آليتين رواية لتعزيز التعلم التمثيلي العام ل LANN، والتي تتميز بما يلي: (1) محاذاة متعددة الرؤية لمعاقبة محاذاة التسمية العاصمة من Aquerence من الأمثلة في المصدر واللغات المستهدفة، و (2) النقل الأمثل إلى حدد أمثلة وثيقة في المصدر واللغات المستهدفة لتوفير إشارات تدريبية أفضل لتمييز اللغة. أخيرا، نقوم بإجراء تجارب مكثفة ل ECR عبر اللغات من الإنجليزية إلى الإسبانية والصينية لإظهار فعالية الأساليب المقترحة.