在spaCy中进行跨语言交叉验证可以使用以下步骤：
创建一个包含多种语言的数据集：首先，准备一个包含多种语言文本的数据集，确保每种语言的文本数据足够丰富和多样。
创建一个Pipeline：使用spaCy的Pipeline功能，将多种语言的文本数据加载到spaCy中，并进行数据预处理和特征提取。
划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，确保每种语言的文本数据在训练集和测试集中均有代表性。
进行交叉验证：使用spaCy的cross_val_score函数，对Pipeline进行交叉验证，评估模型在多种语言上的性能表现。
输出结果：查看交叉验证的结果，比较不同语言上模型的表现，找出最优模型。
通过以上步骤，可以在spaCy中进行跨语言交叉验证，评估模型在多种语言上的表现，并选择最优的模型。
