Abordagens simples usam estatísticas de n-gramas de caracteres: cada idioma tem padrões de caracteres distintos ("th" é comum em Inglês, "tion" em Francês, "ung" em Alemão). O modelo de identificação de idioma do FastText usa n-gramas de caracteres com uma rede neural rasa e consegue identificar 176 idiomas com alta precisão a partir de apenas uma frase. Para texto muito curto (poucas palavras), a precisão cai porque não há sinal suficiente.
Alguns pares de idiomas são extremamente difíceis de distinguir: Sérvio (Cirílico) vs. Sérvio (Latino) vs. Croata vs. Bósnio compartilham a maior parte do vocabulário e gramática. Chinês Simplificado vs. Tradicional requer examinar escolhas específicas de caracteres. Texto curto ambíguo como "no" poderia ser Inglês, Espanhol, Italiano ou Português. Texto com code-switching ("I went to the tienda to buy leche") mistura idiomas dentro de uma frase. Sistemas robustos lidam com esses edge cases através de scores de confiança estatística em vez de classificação rígida.
Para a maioria das aplicações, o CLD3 do Google, o lid.176.bin do FastText ou a biblioteca langdetect do Python fornecem precisão suficiente. LLMs também podem detectar idioma como efeito colateral do seu treinamento, embora usar um modelo de 70B para detecção de idioma seja como usar uma motosserra para cortar manteiga. A arquitetura prática: detecção rápida de idioma primeiro (FastText, <1ms), depois roteamento para processamento específico do idioma.