Один из способов обработки ответа с учетом контекста в Java в телеграм-боте - это использование конечного автомата (state machine) или машинного обучения для классификации вводов пользователя.
Конечный автомат - это модель, которая состоит из набора состояний и переходов между ними. Каждое состояние может определять требуемый контекст ввода. Вы можете определить состояния для каждого шага в процессе работы с пользователем (например, состояние ожидания имени, состояние ожидания адреса электронной почты и т. д.), и переходить между ними в зависимости от ввода пользователя.
Если вам необходимо определить, содержит ли следующее сообщение имя или почту пользователя, помимо сохранения состояния для каждого пользователя, вы можете использовать алгоритмы машинного обучения или обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP). Эти алгоритмы помогут вам автоматически классифицировать текстовый ввод пользователя для определения, содержит ли он имя или почту.
Существуют различные библиотеки и инструменты для реализации конечных автоматов и NLP в Java, такие как Apache OpenNLP, Stanford CoreNLP, LingPipe и другие. Вы можете изучить документацию этих инструментов для получения подробной информации о том, как использовать их в своем телеграм-боте.