In Fällen, in denen keine Trainingsdaten für bestimmte Sprachen verfügbar sind, könnte die Methode SDML auf diese Sprachen angewendet werden, indem man auf sogenannte "cross-linguale Sprachtransfermethoden" zurückgreift. Diese Methoden ermöglichen es, Wissen aus einer oder mehreren Sprachen zu nutzen, um Modelle für eine andere Sprache zu trainieren. Durch die Anwendung von Transferlernen kann das Modell auf Basis von vorhandenen Trainingsdaten in verwandten Sprachen trainiert werden und dann auf die Zielsprache übertragen werden. Dieser Ansatz könnte dazu beitragen, die Leistung von SDML auch für Sprachen zu verbessern, für die keine spezifischen Trainingsdaten vorhanden sind.