使用spaCy查找单词是否在两个实体的依赖路径上 - python

我正在研究一个nlp问题，给定一个带有两个实体的句子，我需要为每个单词生成一个布尔值，指示每个单词是否位于这些实体之间的依赖路径上。

例如：

'有雾的山脊从浪涌升起'

我想对每个单词进行迭代，并确定它是否在e1和e2之间的依赖路径上

两个重要注意事项：

-如果您想帮助我（首先感谢），请不要考虑使用和进行xml标记，我真的很感兴趣如何找到一个单词是否在任意两个给定单词之间的依赖路径上借助spaCy，我可以自己照顾哪些单词

-因为我不是nlp专家，所以我对“在依赖路径上”的含义感到困惑，并且很抱歉，如果不清楚的话（这些是我的导师使用的词）

提前致谢

python大神给出的解决方案

所以我的解决方案是使用that post找到的
有一个专门针对空间的答案
查找给定句子中两个单词之间的依存关系路径的实现：

import networkx as nx
import spacy
enter code here
doc = nlp("Ships carrying equipment for US troops are already waiting off the Turkish coast")
    
def shortest_dependency_path(doc, e1=None, e2=None):
    edges = []
    for token in doc:
        for child in token.children:
            edges.append(('{0}'.format(token),
                          '{0}'.format(child)))
    graph = nx.Graph(edges)
    try:
        shortest_path = nx.shortest_path(graph, source=e1, target=e2)
    except nx.NetworkXNoPath:
        shortest_path = []
    return shortest_path

print(shortest_dependency_path(doc,'Ships','troops'))

输出：

['Ships', 'carrying', 'for', 'troops']

它的实际作用是首先为句子构建一个非定向图，其中单词是节点，单词之间的依存关系是边缘，然后找到两个节点之间的最短路径
对于我的需求，我只是检查每个单词是否在生成的依赖路径（最短路径）上

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