Python是當今最流行的編程語言之一，它在數據科學，人工智能和機器學習領域有著廣泛的應用。其中一個重要的應用就是研究人物關系。

Python擁有豐富的庫和工具來處理文本數據，這使得從大量文本資料中提取出人物關系變得更加簡單。首先，我們需要分詞和標注每個詞語的詞性。這可以使用Natural Language Toolkit (NLTK)庫來完成。

import nltk
text = "Mr. John Smith is the CEO of ABC Corporation."
tokens = nltk.word_tokenize(text)
tags = nltk.pos_tag(tokens)
print(tags)

這段代碼使用NLTK庫，首先將文本分成單獨的詞語，然后使用詞性標注來確定每個單詞的角色。

接下來，我們需要使用依存句法分析來確定每個詞語之間的關系。這可以使用Stanford CoreNLP庫來完成。

!pip install stanfordcorenlp
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost', port=9000)
text = 'John Smith is the CEO of ABC Corporation.'
depen = nlp.dependency_parse(text)
print(depen)
nlp.close()

這段代碼使用Stanford CoreNLP庫，連接本地主機上的CoreNLP服務器，并對文本進行依存句法分析。這將返回一個包含每個詞語之間關系的列表。

最后，我們可以使用這些工具來將大量文本數據轉換為有用的人物關系圖。圖論和網絡分析是實現這一目標的一種常用方法，可以使用NetworkX庫來創建和操作圖。

!pip install networkx
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
edges = [(tags[i][0], tags[j][0], {'relation':depen[j-1][0]}) for j in range(1,len(tags)) for i in range(j)]
G = nx.DiGraph(edges)
plt.figure(figsize=(10,10))
nx.draw(G, with_labels=True, font_size=15, font_weight='bold')
plt.show()

這段代碼使用NetworkX庫來創建有向圖，并將每個人物作為節點，將每個關系作為邊，參數'relation'將關系類型存儲在邊上。最后，使用Matplotlib庫繪制圖形。

總之，使用Python來研究人物關系是非常有用的。Python擁有豐富的庫和工具，可以處理大量的文本數據，并快速和準確地提取出有用的信息。