迁移学习是将在丰富数据上训练的机器学习模型适应训练数据稀疏的新环境的技术。 Alexa 团队近日探索了迁移学习作为引导新功能和向现有机器学习系统添加新分类类别的方法。在今年的 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 大会上，Alexa 团队发表了一篇论文，使用跨语言迁移学习（迁移学习的子类别）将现有功能引入新语言。Alexa 目前提供英语，德语，日语，法语，西班牙语，意大利语以及这些语言的其他六种变体。 在实验中，亚马逊发现跨语言迁移学习可以减少将新语言的口语理解（SLU）系统引导 50％的数据要求。