跨语言NLP（自然语言处理）是指在不同语言之间进行自然语言处理任务的能力。它允许机器理解和处理多种语言的文本数据，从而实现跨语言的信息交流和处理。

跨语言NLP的研究和应用涉及到多个方面，包括但不限于：

机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，保持原意和语义的准确性。

跨语言信息检索：在多种语言的文档集合中，根据用户查询的相关信息，检索和返回相关文档。

跨语言情感分析：分析和识别不同语言中文本的情感倾向和情绪表达，用于情感计算和市场调研等领域。

跨语言问答系统：构建能够理解和回答不同语言问题的智能问答系统，提供跨语言的知识获取和信息咨询。

跨语言命名实体识别：识别不同语言中文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等，用于信息提取和实体链接。

跨语言文本分类：将不同语言的文本数据进行自动分类和标注，用于信息过滤、文档归类等任务。

跨语言语义角色标注：识别和分析不同语言中句子中的语义角色和关系，用于语义理解和信息抽取。

跨语言NLP的实现依赖于多种技术和方法，包括机器学习方法、深度学习技术、知识图谱、迁移学习等。通过结合不同技术的优势，可以提高跨语言NLP的性能和效果，实现更高效、更准确的跨语言自然语言处理任务。