写一个能够提取出文本中所有人名的Python函数。（使用任意文本作为示例输入）


祖佳文，王勇，王丹丹，李涛，Jackie Chan 等名字随意，数量不限。
可以使用`nltk`库进行自然语言处理，其中有一个名为`named_entities`的函数可以提取出文本中的命名实体（包括人名）。以下是用nltk处理的Python函数示例：

```python
import nltk

def extract_person_names(text):
    """
    提取出给定文本中的所有人名
    参数：
    text: str，要处理的文本。
    返回：
    list，文本中提取出的所有人名。
    """
    person_names = []
    sentences = nltk.sent_tokenize(text) # 句子分割
    for sentence in sentences:
        words = nltk.word_tokenize(sentence) # 分词
        pos_tags = nltk.pos_tag(words) # 词性标注
        named_ent = nltk.ne_chunk(pos_tags, binary=False) # 命名实体识别
        for entity in named_ent:
            if hasattr(entity, 'label') and entity.label() == 'PERSON':
                person_names.append(' '.join(c[0] for c in entity))
    return person_names
```

你可以将你希望提取人名的文本传递给这个函数，它会返回文本中提取出的所有人名。例如：

```python
text = "祖佳文，王勇，王丹丹，李涛，Jackie Chan 等名字随意，数量不限。"
person_names = extract_person_names(text)
print(person_names) # ['祖佳文', '王勇', '王丹丹', '李涛', 'Jackie Chan']
```