请给我一个地名消歧的详细Python代码示例，要求使用机器学习的方法

以下是一个使用机器学习方法进行地名消歧的Python代码示例：

import spacy
from sklearn.svm import SVC

# 加载语言模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# 训练数据
train_data = [
   {'text': 'I went to Paris.', 'label': 'Paris'},
   {'text': 'We visited London.', 'label': 'London'},
   {'text': 'New York is a great city.', 'label': 'New York'},
   # 添加更多的训练数据
]

# 把训练数据转化为特征向量和标签
train_features = []
train_labels = []
for example in train_data:
   doc = nlp(example['text'])
   features = doc.vector
   label = example['label']
   train_features.append(features)
   train_labels.append(label)

# 训练分类器
clf = SVC()
clf.fit(train_features, train_labels)

# 测试数据
test_data = [
   {'text': 'I love Paris.', 'label': None},
   {'text': 'London is rainy.', 'label': None},
   {'text': 'New York has many skyscrapers.', 'label': None},
   # 添加更多的测试数据
]

# 预测标签
for example in test_data:
   doc = nlp(example['text'])
   features = doc.vector
   predicted_label = clf.predict(features.reshape(1,-1))[0]
   example['label'] = predicted_label

# 输出结果
for example in test_data:
   print('Text:', example['text'])
   print('Predicted label:', example['label'])

这段代码首先加载了一个英文语言模型，然后定义了训练数据和测试数据。训练数据包含了一些句子和它们对应的地名，测试数据只包含了句子。对于每个训练和测试样本，首先使用Spacy对句子进行向量化处理得到特征向量，然后使用SVM对训练数据进行训练，得到一个分类器。最后，对于每个测试样本，使用训练好的SVM进行预测，并输出预测结果。