刘焕勇老师的基于知识图谱的医疗问答系统question_parser组件中哪段代码依存句法分析器

在刘焕勇老师的基于知识图谱的医疗问答系统question_parser组件中，依存句法分析器的代码位于`question_parser.py`文件中的`parse_dependency`函数中。具体的代码实现是通过调用Stanford CoreNLP工具中的依存句法分析器来完成的，相关代码如下：

# 使用Stanford CoreNLP工具进行依存句法分析
parse_result = self.corenlp.annotate(text, properties={
    'annotators': 'tokenize, ssplit, pos, lemma, depparse',
    'outputFormat': 'json'
})

# 解析依存句法分析结果
dependencies = []
for sentence in parse_result['sentences']:
    for dependency in sentence['basicDependencies']:
        dep_type = dependency['dep']
        gov_idx = dependency['governor'] - 1
        gov_text = sentence['tokens'][gov_idx]['word']
        dep_idx = dependency['dependent'] - 1
        dep_text = sentence['tokens'][dep_idx]['word']
        dependencies.append((gov_text, dep_text, dep_type))

这段代码中，首先使用Stanford CoreNLP工具对输入的文本进行依存句法分析，然后解析依存句法分析结果，并将结果以元组的形式存储到列表`dependencies`中。其中，元组的第一个元素表示依存句法中的"父节点"（governor），第二个元素表示"子节点"（dependent），第三个元素表示它们之间的关系类型（dep_type）。