通过IC-XLT提高mT5模型的跨语言能力，超过基于提示的模型在零和少样本情景中的表现。当源语言数据有限时，IC-XLT的微调框架与基于提示的微调具有相当的性能。

通过上下文一次性演示实现适应性跨语言文本分类
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