پس از تهیه پروژه تشخیص زبان با یادگیری ماشین به تمام کدهای پروژه و مجموعه داده آن به صورت کامل دسترسی پیدا می‌کنید. این پروژه در Google colab نوشته شده است و برای اجرای صحیح پروژه لازم است مجموعه داده در کنار پروژه قرار گیرد تا بتوان آن را فراخوانی کرد. مهمترین بخش آموزش مدل تشخیص زبان، داده است. هرچه اطلاعات بیشتری در مورد هر زبان داشته باشید، مدل شما در زمان واقعی دقیق تر خواهد بود. مجموعه داده‌ای که استفاده شده‌است حاوی داده‌هایی در مورد 22 زبان محبوب از جمله زبان فارسی است و شامل 1000 جمله در هر یک از زبان‌ها است، بنابراین مجموعه داده مناسبی برای آموزش یک مدل تشخیص زبان با یادگیری ماشینی خواهد بود. 

در این پروژه ابتدا کتابخانه‌های لازم و مجموعه داده پژوهش را import می‌کنیم. بعد ازآن در پروژه چک می‌کنیم که آیا مقدار Null در ستون‌ها موجود هست یا خیر؟ (در این پژوهش هیچ ستون Null نداریم).

در مجموعه داده موجود برای 22 زبان زنده دنیا از جمله زبان فارسی، 1000 جمله گردآوری گردیده است و هیچ گونه داده (Missing values) در مجموعه داده وجود ندارد؛ در نتیجه، مجموعه داده ای آماده و قوی برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین داریم.

در پروژه، با توجه به این‌که یک طبقه بندی چند کلاسه داریم، از الگوریتم Multinomial Naïve Bayes برای آموزش مدل تشخیص زبان استفاده کرده‌ایم زیرا این الگوریتم همیشه روی مسائل مبتنی بر طبقه بندی چند کلاسه بسیار خوب عمل می کند. با انجام پروژه، برای نمایش نتیجه حاصل چندین متن تستی با زبان‌های فارسی و انگلیسی و آلمانی را  در کدنویسی قرار دادیم که ماحصل آن تشخیص زبان متن نوشته شده است، در زیر نمونه‌های خروجی پروژه را می‌توان مشاهده کرد: