语言检测是一项自然语言处理任务，我们需要识别文本或文档的语言。几年前使用机器学习进行语言识别是一项艰巨的任务，因为关于语言的数据并不多，但随着数据的轻松可用，已经有几种强大的机器学习模型可用于语言识别。因此，如果想学习如何训练机器学习模型进行语言检测，那么本文适合你。
作为人，可以轻松检测你所知道的语言。例如，我可以轻松识别印地语和英语，但作为中国人，也无法识别所有中国的语言。这是可以使用语言识别任务的地方。谷歌翻译是世界上最受欢迎的语言翻译器之一，被世界各地的许多人使用。它还包括一个机器学习模型，用于检测在你不知道要翻译哪种语言时可以使用的语言。
训练语言检测模型最重要的部分是数据。拥有的每种语言的数据越多，模型实时执行的准确性就越高。我使用的数据集是从 Kaggle 收集的，其中包含有关 22 种流行语言的数据，并且每种语言都包含 1000 个句子，因此它将是用于训练具有机器学习的语言检测模型的合适数据集。因此，在下面的部分中