深度学习技术可以用于多语言处理中的语言识别问题。首先，可以使用循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）来处理序列输入的文本数据，识别不同语言的特征。其次，可以利用卷积神经网络（CNN）来提取不同语言的字符级别特征，以区分不同语言。另外，可以使用注意力机制来处理多语言语料库，使模型能够自适应不同语言的语言模式。最后，可以使用迁移学习技术，将在一个语言上训练好的深度学习模型迁移到其他语言上，加快语言识别模型在新语言上的收敛速度。