Извините, но вы не предоставили отрывок из обращения президента Кеннеди по гражданским правам 1963 года. Без конкретного текста я не могу предоставить анализ или примеры кода на основе этого отрывка.

Тем не менее, я все равно могу помочь вам с некоторыми общими методами и примерами кода, связанными с анализом и извлечением текста. Вот несколько методов, обычно используемых в обработке естественного языка (НЛП):

1. Токенизация.
   Токенизация — это процесс разбиения текста на более мелкие единицы, называемые токенами. Токенами могут быть слова, предложения или даже отдельные символы. Вот пример кода с использованием библиотеки Python NLTK:

from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
text = "This is an example sentence. Tokenization breaks it down into smaller units."
word_tokens = word_tokenize(text)
sent_tokens = sent_tokenize(text)
print(word_tokens)
print(sent_tokens)

import nltk
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
text = "This is an example sentence."
tokens = nltk.word_tokenize(text)
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
print(pos_tags)

3. Распознавание именованных объектов (NER):
   NER идентифицирует и классифицирует именованные объекты в тексте, например имена людей, местоположения, организации и т. д. Вот пример использования библиотеки Spacy в Python:

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = "Apple Inc. is planning to open a new store in New York City."
doc = nlp(text)
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)