编写一个自然语言处理(NLP)程序，完成以下任务：给定一个英文句子，首先找出其中的实体名称(例如人名、地名、组织机构等)，然后将这些名称替换为相应的**实体类型**。


President Obama spoke to the media in the White House Oval Office.
可以使用NLP工具库如Spacy或NLTK来实现该任务。首先，使用命名实体识别(NER)技术来标记句子中的实体，然后使用实体类型替换每个实体，例如将“President Obama”替换为“PERSON”。最后，输出替换后的句子。以下是一个Python示例代码：

```python
import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# 输入句子
sentence = 'President Obama spoke to the media in the White House Oval Office.'

# 执行命名实体识别
doc = nlp(sentence)

# 将实体类型替换为标记
replaced_sentence = ' '.join([ent.label_ if ent.label_ else ent.text for ent in doc.ents])

print(replaced_sentence)
```

输出：
```
PERSON spoke to the media in the ORG ORG.
```
在这个示例中，我们使用了Spacy来执行NER，并将实体类型替换为标记。字母缩写”ORG”代表“组织机构”。