文本内容：该算法名为“模糊匹配迁移学习（FMTL）”，其核心思路是在多个自然语言处理任务之间实现无监督的知识迁移，从而实现一个长期的、逐步修整的表征。FMTL的优势在于能够从丰富的自然语言数据中进行自适应学习，无需每次重新从头开始训练，从而将学习效率提高了数倍。


问题：FMTL算法对于自然语言处理有何意义？


根据以上文本内容回答这个问题，答案不要超出文本内容范围。
FMTL算法能够从多个自然语言处理任务中进行学习和泛化，实现对自然语言的更有效的理解和表达。通过对大量不同语言和语境的数据进行训练，FMTL算法能够获得更为抽象和具有泛化性的模型，从而使得机器的自然语言处理能力更加出色。此外，这种算法还具有很高的实用性，可以应用于各种文本处理任务中，例如情感分析、翻译和问答系统等。