在Python中训练语料库通常涉及以下步骤：
收集和预处理文本数据
收集文本文件，这些文件可以是评论、文章、新闻等。
清洗文本，移除不必要的字符，如URL、用户名、标点符号等。
分词，将文本分割成单词或短语。
去除停用词，这些词在文本中频繁出现但对分类帮助不大。
创建词典
使用Gensim库的`corpora.Dictionary`类从预处理后的文本中创建一个词典，为每个单词分配一个唯一的ID。
创建语料库
使用`corpora.BagOfWords`或`corpora.TfidfModel`将文本转换为数值向量形式。
训练模型
使用Gensim库训练模型，如`models.LsiModel`、`models.LdaModel`或`models.Word2Vec`等。
下面是一个使用Gensim训练词袋模型的示例代码：
```python
import os
from gensim import corpora, models
假设你有一个包含多个文档的文件夹
documents = [
"我喜欢写代码",
"他喜欢打游戏",
"写代码是我的工作"
]
分词
texts = [[word for word in doc.split（）] for doc in documents]
创建词典
dictionary = corpora.Dictionary（texts）
创建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow（text） for text in texts]
训练TF-IDF模型
tfidf_model = models.TfidfModel（corpus）
tfidf_corpus = tfidf_model[corpus]
输出模型
print（tfidf_model）
print（tfidf_corpus）
请注意，上述代码仅作为示例，实际应用中可能需要根据具体语料库调整参数和步骤。