使用Python进行命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中常见的任务之一

使用Python进行命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中常见的任务之一。命名实体识别旨在从文本中识别特定类型的命名实体，例如人名、地名、组织机构等。在本文中，我们将重点介绍如何使用Python进行人名的命名实体识别，并提供相应的源代码。

在开始之前，我们需要准备一些工具和库。首先，确保已经安装了Python的最新版本，并且有以下必要的库：NLTK、Spacy和Scikit-learn。你可以使用pip命令来安装它们：

pip install nltk
pip install spacy
pip install scikit-learn

接下来，我们需要下载一些必要的模型和语料库。我们将使用NLTK自带的人名语料库进行训练和测试。打开Python终端或者你喜欢的集成开发环境（IDE），输入以下命令：

import nltk
nltk.download('names')

现在，我们已经准备好开始编写代码了。下面是一个示例代码，展示了如何使用Python进行人