从一组文本中识别出人名和对应的国籍。


文本1: 马克·扎克伯格是Facebook的创始人之一，美国人。
文本2: 张一鸣是字节跳动公司的创始人，中国人。
文本3: 托马斯·爱迪生是一个著名的发明家和企业家，美国人。
人名和国籍识别任务可以利用实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）技术实现。在本文中，可以使用NER模型来识别人名实体，并根据出现在文本中的国家/地区名称或明确的国籍信息来确定对应的国籍。例如，文本1中提到“美国人”，可以确定马克·扎克伯格是美国人。同理，文本2中提到“中国人”，可以确定张一鸣是中国人。