首先，非常感谢您制作了 HanLP 这个非常有用的库。
1. 问题简述
现在手头有一些英文文本（数量在两千个左右，不会超过一万个）
（个别文本可能中英文混杂，后面会提供例子）
目的：抽取出学校的全名。
等成功抽取出名字之后，需要分类，把学校分成 “顶尖学校”, “强校”, “普通学校”, “其他”。
分类这个就不用管了，我只是把业务需求更全面的描述出来，方便您理解整个使用场景，
目前我的进展卡在 用 HanLP 抽取英文学校名 上。
备注：HanLP 抽取中文学校名的正确率很高，点个赞。
抽取中文学校名我用的模型是：
HanLP = hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_BASE_ZH)
中文的没问题了，现在是要处理英文的。
2. 输入例子 + 期望得到的输出。
以下展示需要实际处理的文本（输入），并说明希望从中得到什么（输出）。
例子1（纯英文）
2016, Bologna University, Ph.D. in Oncology,
2012, Bologna University, Medical Specialization in Clinical Pathology,
2007, Bologna University, Master Degree in Biology
希望从中抽取出 Bologna University，也就是学校全名。
例子2（纯英文，多个学校）
Maryville College, Computer science - 2013
Auburn University, Mechanical Engineering- 2017
希望输出：
Maryville CollegeAuburn University
例子3（中英文混杂）
清华大学 机械工程及自动化 学士学位 2003
McGill University 机械工程 硕士学位 2005
Columbia University 机械工程 博士学位 2010
希望输出：
清华大学McGill UniversityColumbia University
例子4（中英文混杂，但格式和前面不同）
本科： 南方科技大学 2017年毕业化学专业
硕士： University of Iowa, 2021年毕业化学硕士专业
希望得到的输出：
- 南方科技大学
- University of Iowa
提问之前做过什么尝试
- 分词（多任务，单任务）
- 命名实体识别（多任务，单任务）
提问：
- 对于
纯英文或中英文混杂的文本，如何使用 HanLP 从中抽取出学校名？ - 如果 HanLP 并未内置适合这个任务的模型，我是否需要自己训练模型？如何训练？
- 根据您的经验，最适合解决这项任务的 NLP 工具是？
最后
感谢您抽出宝贵的时间阅读并回答。