Различать список между человеческими именами и названиями компаний

Я не верю, что вы можете сделать это полностью программно, поэтому потребуется некоторая ручная операция. Однако вы можете упростить задачу с помощью itertools.groupby.

Как указано в некоторых комментариях, компании могут содержать определенные ключевые слова, поэтому мы можем создать их список для использования:

key_words = ["INC", "LLC", "CO", "GROUP"]

Отсюда мы можем отсортировать список по тому, содержит ли элемент одно из этих ключевых слов (это необходимо для группировки):

y.sort(key=lambda name: any(key_word in name for key_word in key_words))    

В вашем примере это будет список

['PRULLAGE PHD JOSEPH B', 'JOSEPH D WAGENKNECHT', 'ROBERTSON KEITH', 'AGCHOICE - BLUE MOUND', 'INOVATIA LABORATORIES LLC', 'S J SMITH CO INC', 'TEVA PHARMACEUTICALS USA INC', 'KENT NUTRITION GROUP INC', 'LINCARE INC']

Отсюда мы можем сгруппировать вещи, которые вероятно не являются компаниями (те, которые не содержат ключевых слов), и вещи, которые определенно являются компаниями (те, которые содержат ключевые слова):

import itertools
I = itertools.groupby(y, lambda name: any(key_word in name for key_word in key_words))

Итак, у нас есть две группы:

for i in I:
    print i[0], list(i[1])
False ['PRULLAGE PHD JOSEPH B', 'JOSEPH D WAGENKNECHT', 'ROBERTSON KEITH', 'AGCHOICE - BLUE MOUND']
True ['INOVATIA LABORATORIES LLC', 'S J SMITH CO INC', 'TEVA PHARMACEUTICALS USA INC', 'KENT NUTRITION GROUP INC', 'LINCARE INC']

Затем вы можете вручную отсортировать ложную группу и удалить компании или применить другой аналогичный метод фильтрации для дальнейшего улучшения соответствия. Некоторые другие фильтры для применения:

• Все, что содержит "MR", "MS", "MRS", "PHD", "DR", скорее всего, является человеком.
• Слова в форме "multiple_letters<space>single_letter<space>multiple_letters", вероятно, являются именами, вы можете сделать это сопоставление с re

Насколько я понимаю, нужно различать фирменные и человеческие имена. Я предполагаю, что компании в вашем списке заканчиваются либо на LLC, INC, либо содержат - (дефис), поэтому я составил набор этих слов company_set как {'LLC', 'INC', '-'}, а затем разделить его на токены с помощью базовой функции split(). Если пересечение company_set и разделенных токенов имеет что-то общее, то это не будет пустым набором, поэтому сообщение компании печатается, иначе сообщение человека. Ниже приведен код:

y = ['INOVATIA LABORATORIES LLC', 'PRULLAGE PHD JOSEPH B', 'S J SMITH CO INC', 'TEVA PHARMACEUTICALS USA INC', 'KENT NUTRITION GROUP INC', 'JOSEPH D WAGENKNECHT', 'ROBERTSON KEITH', 'LINCARE INC', 'AGCHOICE - BLUE MOUND']
company_set = {'LLC', 'INC', '-'}
for item in y:
    tokens = set(item.split())
    if company_set.intersection(tokens) !=  set():
        print "{} is a company".format(item)
    else:
        print "{} is a human".format(item)

И выводит следующим образом:

INOVATIA LABORATORIES LLC is a company
PRULLAGE PHD JOSEPH B is a human
S J SMITH CO INC is a company
TEVA PHARMACEUTICALS USA INC is a company
KENT NUTRITION GROUP INC is a company
JOSEPH D WAGENKNECHT is a human
ROBERTSON KEITH is a human
LINCARE INC is a company
AGCHOICE - BLUE MOUND is a company

Протестируйте элементы списка на наличие показателей названий компаний. В вашем списке это INC, LLC и дефис (который может быть частью имени человека). Или части названия компании (лаборатория, фарма, решения, ..). Могут быть и другие критерии (слоги, фонетика). В противном случае вам понадобится словарь имен или компаний для проверки.

y = ['INOVATIA LABORATORIES LLC', 'PRULLAGE PHD JOSEPH B', 'S J SMITH CO INC', 'TEVA PHARMACEUTICALS USA INC', 'KENT NUTRITION GROUP INC', 'JOSEPH D WAGENKNECHT', 'ROBERTSON KEITH', 'LINCARE INC', 'AGCHOICE - BLUE MOUND']
f = ["INC", "LLC", "-"]
c = []
for n in y:
  for t in f:
    if t in n:
      c.append(n)
print( "\n".join(c) )

дает

> t
INOVATIA LABORATORIES LLC
S J SMITH CO INC
TEVA PHARMACEUTICALS USA INC
KENT NUTRITION GROUP INC
LINCARE INC
AGCHOICE - BLUE MOUND