请给我一个解决地名歧义的Python代码示例，要求使用机器学习的方法

可以使用Word2Vec模型来解决地名歧义问题。

以下是Python代码示例：

import gensim

model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', binary=True)

def resolve_location_ambiguity(sentence):
    locations = []
    tokens = sentence.split()
    for token in tokens:
        if token.lower() in model.vocab:
            similarities = model.most_similar(positive=[token.lower(), 'location'], topn=1)
            if similarities[0][1] > 0.5:
                locations.append(similarities[0][0])
        elif token in model.vocab:
            similarities = model.most_similar(positive=[token, 'location'], topn=1)
            if similarities[0][1] > 0.5:
                locations.append(similarities[0][0])
    return locations
    
sentences = [
    'I went to Paris and Tokyo last year.',
    'I met my friend in Rome and Barcelona.',
    'I love the beaches in Miami and Hawaii.'
]

for sentence in sentences:
    print('Original Sentence:', sentence)
    print('Resolved Locations:', resolve_location_ambiguity(sentence))

这个函数会读取Word2Vec模型文件，在输入的句子中解决地名歧义。它在每个单词中寻找与“location”最相似的单词。如果相似度得分大于0.5，则将其添加到结果列表中。

句子列表中的每个句子都将被解析，并返回一个包含所有找到的地点的列表。