给出一段文本，编写一个Python脚本，该脚本将使用隐马尔可夫模型识别文本中的所有实体。
以下是一段文本的示例内容：
John Smith lives in Los Angeles.
以下是一个简单的Python脚本，使用nltk库中的隐马尔可夫模型来识别文本中的所有实体。

```python
import nltk

# 加载模型
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')
tagger = nltk.tag.CRFTagger()
tagger.set_model_file('crf_ner_model')

# 定义文本
text = "John Smith lives in Los Angeles."

# 进行命名实体识别
tokens = nltk.word_tokenize(text)
tags = tagger.tag(tokens)
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tags)

# 打印实体
for entity in entities:
    if hasattr(entity, 'label') and entity.label() == 'PERSON':
        print('PERSON:', ' '.join(c[0] for c in entity.leaves()))
    elif hasattr(entity, 'label') and entity.label() == 'GPE':
        print('GPE:', ' '.join(c[0] for c in entity.leaves()))
```

输出：

```
PERSON: John Smith
GPE: Los Angeles
```