我想知道在使用 namefinder api 时是否可以使用 opennlp 来提取非常具体的上下文。
例如，如果我有两个句子：
26 岁的简史密斯因在当地的塞恩斯伯里偷饼干而被拘留。
26 岁的简·史密斯因勇敢而被授予荣誉勋章。
在这种情况下，我希望 opennlp 不仅检测句子结构（在两个句子中都找到 Jane Smith），而且还得出结论，当在同一个句子中使用“保管”、“偷窃”等词时，这会给出不同的第二句的上下文。因此，如果我将第一句训练为“[START:offender] Jane Smith [END]”，第二句训练为“[START:hero] Jane Smith [END]”，那么在某些时候会根据我训练的句子。
我知道 Opennlp 使用特征提取（从我读过的内容来看，它着眼于句子结构 - 我在这里可能是错的？），但我想知道是否还有一些字典分析，如果我训练了足够多的这些句子，我会最终得到一个好的上下文分割？
如果没有，你能建议任何前进的方式（这是可扩展的）吗？由于许可证，我想尝试继续使用 Opennlp。