我目前有一个关于自然语言处理的项目，我尝试使用NLTK来识别一个人的名字。但是，问题比仅仅找出词性要更具挑战性。
"input = "Hello world, the case is complex. John Due, the plaintiff in the case has hired attorney John Smith for the case."所以，挑战在于：我只想从整个文档中获取律师的名字作为返回结果，而不是其他人的名字，所以是“John Smith”，词性：PERSON，职业：律师。返回结果可以是这样的，或者只是“John Smith”。
{ "name": "John Smith", "type": "PERSON", "occupation": "attorney"}我已经尝试了NLTK的词性分析，也尝试了Google Cloud Natural Language API，但它们只能帮助我检测到人的名字。我如何检测它是否是律师？请指导我正确的途径。我是否需要训练自己的数据或语料库来检测“律师”。我有成千上万的法院文档txt文件。
回答：
预训练的机器学习模型的问题在于，它们在你想要实现的目标上没有太多的灵活性。像Google Cloud Natural Language这样的工具提供了一些非常有趣的功能，但你不能让它们为你做其他工作。在这种情况下，你需要训练自己的模型，或者尝试不同的方法，使用像TensorFlow这样的工具，这需要很高的专业知识才能获得不错的结果。
然而，关于你的具体用例，你可以使用analyzeEntities方法来查找命名实体（常见名词和专有名词）。结果表明，如果“律师”这个词紧挨着实际是律师的人的名字（如“我是John，我的律师James正在处理我的案件。”或你的例子“Hello world, the case is complex. John Due, the plaintiff in the case has hired attorney John Smith for the case.”），它会将这两个实体联系在一起。
你可以使用我分享的这个调用在API Explorer中进行测试，你会看到对于这个请求：
{ "document": { "content": "I am John, and my attorney James is working on my case.", "type": "PLAIN_TEXT" }, "encodingType": "UTF8"}一些结果实体是：
{ "name": "James", "type": "PERSON", "metadata": { }, "salience": 0.5714066, "mentions": [ { "text": { "content": "attorney", "beginOffset": 18 }, "type": "COMMON" }, { "text": { "content": "James", "beginOffset": 27 }, "type": "PROPER" } ] }, { "name": "John", "type": "PERSON", "metadata": { }, "salience": 0.23953272, "mentions": [ { "text": { "content": "John", "beginOffset": 5 }, "type": "PROPER" } ] }在这种情况下，你将能够解析JSON响应，并看到James（正确地）与“律师”这个名词联系在一起，而John则没有。然而，根据我进行的一些测试，这种行为似乎只有在“律师”这个词紧挨着你试图识别的名字时才可重现。
我希望这对你有帮助，但如果你的需求更复杂，你将无法使用像Natural Language API这样的现成解决方案来实现。
