在本练习中，您将对之前相同的 gettysburg 演讲文本执行词形还原。
gettysburg
不过这一次，您还将分别查看词形还原前后的演讲内容，并判断发生了哪些变化，从而让文本更适合机器处理。
本练习是课程的一部分
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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学习计算基础特征，如单词数、字符数、平均词长，以及特殊字符数量（例如 Twitter 话题标签与提及）。您还将学习计算可读性评分，并判断理解一段文本所需的受教育程度。
在本章中，您将学习分词和词形还原。随后，您将学习如何使用 spaCy 库进行文本清洗、词性标注和命名实体识别。掌握这些概念后，您将把《葛底斯堡演说》转换为机器可处理的格式，分析虚假新闻中的名词用法，并识别 TechCrunch 文章中提到的人物。
当前练习
学习 n-gram 建模，并将其用于对电影评论进行情感分析。
学习如何计算 tf-idf 权重以及两向量之间的余弦相似度。您将利用这些概念构建电影和 TED 演讲的推荐器。最后，您还将学习词嵌入，并使用词向量表示来计算多首 Pink Floyd 歌曲之间的相似度。