跨文本审核（cross-lingual textual entailment）是指在一个文本集合中，判断两个或多个文本之间是否存在语义关系。这种关系可以是指两个文本在语义上相似，也可以是指两个文本在语义上相互矛盾。跨文本审核可以用于文本相似度计算、文本摘要、机器翻译、信息检索等领域。

跨文本审核的难点在于不同语言之间的语义差异和文本的复杂性。由于不同语言之间的词汇和语法结构存在差异，因此跨文本审核需要考虑语言之间的转换和映射关系。同时，文本的复杂性也会影响跨文本审核的准确度，例如句子中的否定词、比喻、隐喻等都会对文本的语义关系产生影响。

目前，跨文本审核主要采用机器学习和自然语言处理技术进行实现。其中，深度学习技术在跨文本审核中发挥了重要作用，例如卷积神经网络、循环神经网络等都可以用于跨文本审核。此外，跨文本审核也可以采用基于规则的方法，例如基于语法和词汇结构的分析方法等。

在应用方面，跨文本审核可以用于智能客服、智能问答、机器翻译、信息检索、推荐系统等领域。例如，在智能客服中，跨文本审核可以帮助机器人理解用户的提问并给出准确回答；在机器翻译中，跨文本审核可以帮助机器将一个语言的文本翻译成另一个语言的文本，并保持原文的语义关系。

总之，跨文本审核是自然语言处理领域重要的研究方向之一，它可以实现不同语言之间的文本相似度计算、文本摘要、机器翻译、信息检索等功能，为人工智能的应用提供了重要支持。