1. 使用多语言模型：你可以使用支持多种语言的预训练模型，比如BERT、mBERT等，来处理不同语言的文本数据。这些模型可以将不同语言的文本映射到一个共享的语义空间中，从而实现跨语言文本挖掘。
2. 使用语言标识工具：你可以使用诸如Langid.py、TextBlob等工具来检测文本的语言，并根据文本的语言选择合适的处理方式和模型。
3. 使用机器翻译：如果你的目标是将不同语言的文本都翻译成同一种语言进行处理，你可以使用机器翻译工具，将文本翻译成你选定的语言后再进行处理和分析。
综上所述，虽然spaCy本身并不直接支持跨语言文本挖掘，但你可以结合其他工具和技术来实现这一目标。希望以上方法对你有所帮助！
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