重写下面这段文本：《识别文本的语言》

文本在不同的语言中被写成，为了正确地理解文本并进行相应的处理，需要先进行语言检测。语言检测的目标是识别文本使用的语言，以使后续处理步骤能够正确地应用到文本上。

语言检测使用的方法包括基于字符的n元模型和词级别的n元模型。其中，基于字符的方法使用字符频率和相邻字符之间的关系作为特征，而词级别的方法则将文本转化为词袋模型，并使用词频作为特征。

在深度学习方法中，可以使用循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）来进行语言检测。其中，RNN根据输入序列中前面的信息，递归地计算当前时刻的输出；而CNN则使用卷积和池化操作对输入序列进行特征提取。

除了以上方法外，还可以使用预训练语言模型进行语言检测。预训练语言模型使用大规模文本数据进行训练，在完成预训练后，可以将该模型应用于不同的自然语言处理任务中，如语言检测、文本分类等。

语言检测在自然语言处理中具有重要的作用，它为后续的处理步骤提供了基础。在选择和使用语言检测方法时，需要考虑数据集规模、处理效率和准确性等因素。
“识别文本语言的方法及其应用” 

为正确处理和理解文本，需要进行语言检测以识别文本使用的语言。语言检测主要使用基于字符和词级别的n元模型，或使用深度学习方法，如RNN和CNN。预训练语言模型也可以用于语言检测等自然语言处理任务。语言检测在后续处理步骤中起着重要作用，选择方法时需考虑数据集规模、处理效率和准确性等因素。