使用spaCy进行文本规范化可以通过以下步骤实现：
安装spaCy：首先需要安装spaCy包，可以通过pip install spacy命令来安装。
加载spaCy模型：使用nlp = spacy.load(‘en_core_web_sm’)加载spaCy中的英文模型，也可以加载其他语言的模型。
对文本进行规范化：使用spaCy的文本处理功能来规范化文本，例如去除停用词、词形还原、分词等操作。
示例代码：
import spacy
# 加载spaCy模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# 定义要规范化的文本
text = "I am going to the park with my friends."
# 对文本进行规范化
doc = nlp(text)
# 输出规范化后的文本
normalized_text = ' '.join([token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop])
print(normalized_text)
在上面的示例代码中，我们首先加载了spaCy的英文模型，然后对文本进行了规范化处理，包括词形还原和去除停用词等操作。最后输出了规范化后的文本。您可以根据具体需求来对文本进行更多的规范化操作。
