考虑以下培训语料库：

• dataset1：由法语实例组成

• dataset2 : dataset1 + 阿拉伯语实例

• test_dataset（适用于两种情况）：由法语实例组成

（两种语言都使用相同的注释指南）。

在分析了我们初步实验设置的结果后，我们选择了 BERT 作为我们的基线系统。

考虑到所涉及的不同语言，我们尝试了能够处理它们的不同模型：FlauBERT 和 CamemBERT（用于法语）、AraBERT（用于阿拉伯语）以及 BERT 多语言。一般来说，对于这两种语言，BERT 多语言获得的结果都低于语言特定模型获得的结果。

理论上是否可以将多个模型合并为一个模型，有效地结合目前为止学到的所有数据？例如，结合仅在 dataset2 的法语部分训练的CamemBERT和仅在阿拉伯语部分训练的 AraBERT？