Los enfoques simples usan estadísticas de n-gramas de caracteres: cada idioma tiene patrones de caracteres distintivos ("th" es común en inglés, "tion" en francés, "ung" en alemán). El modelo de identificación de idiomas de FastText usa n-gramas de caracteres con una red neuronal superficial y puede identificar 176 idiomas con alta precisión a partir de tan solo una oración. Para texto muy corto (pocas palabras), la precisión baja porque no hay suficiente señal.
Algunos pares de idiomas son extremadamente difíciles de distinguir: serbio (cirílico) vs. serbio (latino) vs. croata vs. bosnio comparten la mayoría del vocabulario y gramática. Chino simplificado vs. tradicional requiere examinar elecciones específicas de caracteres. Texto corto ambiguo como "no" podría ser inglés, español, italiano o portugués. El texto con cambio de código ("I went to the tienda to buy leche") mezcla idiomas dentro de una oración. Los sistemas robustos manejan estos casos límite mediante puntuaciones de confianza estadística en lugar de clasificación dura.
Para la mayoría de aplicaciones, CLD3 de Google, lid.176.bin de FastText o la biblioteca langdetect de Python proporcionan precisión suficiente. Los LLMs también pueden detectar idiomas como efecto secundario de su entrenamiento, aunque usar un modelo de 70B para detección de idiomas es como usar una motosierra para cortar mantequilla. La arquitectura práctica: detección rápida de idioma primero (FastText, <1ms), luego enrutamiento a procesamiento específico del idioma.