简单的方法使用字符n-gram统计：每种语言有独特的字符模式（“th”在英语中常见，“tion”在法语中常见，“ung”在德语中常见）。FastText的语言识别模型使用字符n-gram和浅层神经网络，仅需一个句子就能以高准确率识别176种语言。对于非常短的文本（几个词），准确率会下降，因为信号不足。
有些语言对极难区分：塞尔维亚语（西里尔文）与塞尔维亚语（拉丁文）、克罗地亚语和波斯尼亚语共享大部分词汇和语法。简体中文与繁体中文需要检查特定的字符选择。像“no”这样的短模糊文本可能是英语、西班牙语、意大利语或葡萄牙语。语码转换文本（“I went to the tienda to buy leche”）在句子中混合语言。稳健的系统通过统计置信度分数而非硬分类来处理这些边界情况。
对于大多数应用，Google的CLD3、FastText的lid.176.bin或langdetect Python库提供了足够的准确率。LLM也可以作为训练的副产品来检测语言，不过用一个70B的模型做语言检测就像用电锯切黄油。实用的架构是：先用快速语言检测（FastText，<1ms），然后路由到语言特定的处理。