使用整齐的诗句和摘要计算新列可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将文本数据进行预处理，包括去除标点符号、停用词等。可以使用自然语言处理（NLP）技术来完成这一步骤。
2. 接下来，将预处理后的文本数据转换为向量表示。常用的方法有词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。这些方法可以将文本转换为数值特征，便于计算和分析。
3. 然后，使用聚类算法对向量表示的文本数据进行聚类。常用的聚类算法有K-means、层次聚类等。聚类可以将相似的文本归为一类，便于后续的计算和分析。
4. 在聚类的基础上，可以计算每个聚类的摘要信息。可以使用文本摘要算法，如TextRank、LDA（Latent Dirichlet Allocation）等，提取每个聚类的关键词或主题。
5. 最后，可以使用生成式模型（如LSTM、Seq2Seq）或其他文本生成算法，根据摘要信息生成整齐的诗句。生成的诗句可以根据需要进行调整和优化，以满足特定的要求。

这种方法可以应用于文本数据的分析和挖掘，例如新闻摘要、文本分类、情感分析等领域。在腾讯云上，可以使用腾讯云自然语言处理（NLP）服务、腾讯云机器学习平台等相关产品来实现上述步骤。具体产品介绍和链接地址如下：

• 腾讯云自然语言处理（NLP）服务：提供了文本分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等功能，可用于文本数据的预处理和分析。详细信息请参考：腾讯云自然语言处理（NLP）服务
• 腾讯云机器学习平台：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，可用于聚类、文本生成等任务。详细信息请参考：腾讯云机器学习平台

通过以上步骤和腾讯云相关产品，可以实现使用整齐的诗句和摘要计算新列的功能。