本文介绍了如何利用机器学习和Python的scikit-learn库构建一个简单的自然语言检测器，主要涉及数据准备、文本预处理、特征向量转换及模型训练等步骤，以英语和法语为例进行演示。
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，它致力于使计算机能够理解和处理人类语言。语言检测是NLP中的一个关键任务，它可以用于自动识别文本中使用的语言。在本文中，我们将探讨如何使用机器学习技术来构建一个简单的语言检测器，并提供相应的源代码。
我们将使用Python编程语言和scikit-learn库来实现这个案例。首先，我们需要准备一些训练数据。为了简化问题，我们选择英语和法语作为我们要检测的两种语言。我们从英语和法语的文本语料库中收集足够数量的样本数据，并将其分为训练集和测试集。
下面是一个示例训练数据的片段：
training_data = [
('This is an English sentence.', 'English'),
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