レンマ化（Lemmatization）
ユーザーレビューの分析を続ける中で、ステミングでは "flying" が "fli" のような標準的でない語になることがあり、可読性が下がる場合があると気づきました。そこで、実在する単語を返すレンマ化を使い、分析の明確さと精度を高めましょう。
WordNetLemmatizer はすでにインポート済みで、stop_words も定義済み、必要な NLTK リソースもダウンロード済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ自然言語処理（NLP）
演習の手順
WordNetLemmatizer()クラスのインスタンスlemmatizerを作成します。lemmatizerを使ってlower_tokensをレンマ化します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
clean_tokens = ['flying', 'lot', 'lately', 'flights', 'keep', 'getting', 'delayed', 'honestly', 'traveling', 'work', 'gets', 'exhausting', 'endless', 'delays', 'every', 'travel', 'teaches', 'something', 'new']
# Create lemmatizer
lemmatizer = ____()
# Lemmatize each token
lemmatized_tokens = [____.____(____) for ____ in clean_tokens]
print(lemmatized_tokens)