DA-Netは他の手法よりも優れた性能を発揮する理由は、複数の要因によるものです。まず、DA-NetはFeedback-guided Collaborative Disentanglement（FCD）とClass-aware Parallel Adaptation（CPA）という2つの新しいアプローチを導入しています。FCDは、複数ソースからの干渉を軽減し、言語固有分類器の学習を最適化します。一方でCPAは、言語ペア間の適応性を向上させます。これらの手法によってモデル全体が効果的に最適化されることで、ターゲット言語への予測精度が向上します。
また、実験結果からもわかる通り、DA-Netは38種類の異なる言語において高いパフォーマンスを示しています。特に低リソース言語や異なる言語ファミリー間でもSOTAを超えており、汎用性が高いことが証明されています。