使用spaCy進行文本規范化可以通過以下步驟實現：
安裝spaCy：首先需要安裝spaCy包，可以通過pip install spacy命令來安裝。
加載spaCy模型：使用nlp = spacy.load(‘en_core_web_sm’)加載spaCy中的英文模型，也可以加載其他語言的模型。
對文本進行規范化：使用spaCy的文本處理功能來規范化文本，例如去除停用詞、詞形還原、分詞等操作。
示例代碼：
import spacy
# 加載spaCy模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# 定義要規范化的文本
text = "I am going to the park with my friends."
# 對文本進行規范化
doc = nlp(text)
# 輸出規范化后的文本
normalized_text = ' '.join([token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop])
print(normalized_text)
在上面的示例代碼中，我們首先加載了spaCy的英文模型，然后對文本進行了規范化處理，包括詞形還原和去除停用詞等操作。最后輸出了規范化后的文本。您可以根據具體需求來對文本進行更多的規范化操作。
