多言語間の転移学習を実現するためには、言語間の特性の違いを慎重に考慮する必要があります。まず、言語のリソースレベルを評価することが重要です。高リソース言語（例：英語、ドイツ語）から低リソース言語（例：オランダ語）への転移学習を行う際には、ソース言語の豊富なデータを活用し、ターゲット言語の特性に適応させる必要があります。
次に、言語の構造的特性も考慮すべきです。例えば、文法や語順、エンティティの表現方法が異なる場合、これらの違いがモデルの性能に影響を与える可能性があります。したがって、転移学習の際には、ターゲット言語の特性に合わせたモデルの微調整が必要です。
さらに、エンティティの重複率や言語間の類似性も重要な要素です。言語間でのエンティティの重複が多い場合、転移学習の効果が高まることが期待されます。例えば、ドイツ語からオランダ語への転移学習では、エンティティの重複が多いため、より良い結果が得られることが示されています。