以下是关于斯坦福CoreNLP、SpaCy和谷歌云的命名实体识别库的比较，并包含相关代码示例的解决方法。

1. 斯坦福CoreNLP： 斯坦福CoreNLP是一个Java库，提供了一系列自然语言处理工具，包括命名实体识别（NER）。它可以对文本进行分词、词性标注、句法分析、命名实体识别等处理。

使用斯坦福CoreNLP进行命名实体识别的示例代码如下：

import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations;
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;

import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class StanfordNERExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化StanfordCoreNLP
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner");
        StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);

        // 创建一个文本的Annotation
        String text = "斯坦福大学位于加利福尼亚州。";
        Annotation document = new Annotation(text);

        // 运行所有的annotators（分词、词性标注、命名实体识别等）
        pipeline.annotate(document);

        // 获取所有的句子
        List sentences = document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);

        // 遍历每个句子，获取命名实体
        for (CoreMap sentence : sentences) {
            // 获取句子中的命名实体
            List tokens = sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class);
            for (CoreLabel token : tokens) {
                String ner = token.get(CoreAnnotations.NamedEntityTagAnnotation.class);
                System.out.println(token.word() + " - " + ner);
            }
        }
    }
}

2. SpaCy： SpaCy是一个流行的Python自然语言处理库，提供了高性能的命名实体识别功能。它支持多种语言，并且具有良好的性能和易用性。

使用SpaCy进行命名实体识别的示例代码如下：

import spacy

# 加载英文的模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 处理文本
text = "Stanford University is located in California."
doc = nlp(text)

# 遍历每个token，获取命名实体
for token in doc:
    print(token.text, token.ent_type_)

3. 谷歌云自然语言处理API： 谷歌云自然语言处理API是一项云服务，提供了强大的自然语言处理功能，包括命名实体识别。它支持多种语言，并且可以通过API调用来进行文本处理。

使用谷歌云自然语言处理API进行命名实体识别的示例代码如下：

from google.cloud import language_v1

# 创建客户端
client = language_v1.LanguageServiceClient()

# 创建文本
text_content = "斯坦福大学位于加利福尼亚州。"

# 定义文档
document = {"content": text_content, "type_": language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT}

# 定义特性
features = {"extract_entities": True}

# 分析文档
response = client.annotate_text(request={
    "document": document,
    "features": features,
})

# 遍历每个实体
for entity in response.entities:
    print(entity.name, entity.type_)

通过上述示例代码，可以比较斯坦福CoreNLP、SpaCy和谷歌云的命名实体识别库之间的差异，并选择最适合你的需求的库。