Nlp spaCy标记符引理和ORTH异常不起作用

我遵循Yuli Vasiliev 2020的《Python和spaCy的自然语言处理》一书第2章中的一个例子

假设该示例生成柠檬化输出：

['I'、'am'、'flying'、'to'、'Frisco']

['-PRON-'，'be'，'fly'，'to'，'San Francisco']

我得到以下错误：

nlp.tokenizer.add_special_case(u'Frisco', sf_special_case)
  File "spacy\tokenizer.pyx", line 601, in spacy.tokenizer.Tokenizer.add_special_case
  File "spacy\tokenizer.pyx", line 589, in spacy.tokenizer.Tokenizer._validate_special_case
ValueError: [E1005] Unable to set attribute 'LEMMA' in tokenizer exception for 'Frisco'. Tokenizer exceptions are only allowed to specify ORTH and NORM.

有人能建议一个解决办法吗？我不确定SpaCy版本3.0.3是否已更改为不再允许引理成为标记器异常的一部分？谢谢

见

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是的，这是。为了澄清这一点，spaCy v3.0在不到一个月前发布时做了更改。这本书最有可能使用spaCy v2（我猜是v2.2或v2.3，希望作者在某个地方提供准确的版本），因此请降级到spaCy v2来运行这些示例，例如，

pip-install-spacy==2.2.4

或

pip-install-spacy==2.3.5

。感谢您的澄清和建议。谢谢，但请在此处用文字简要解释问题，而不仅仅是通过链接。答案的文本在这里，以便为搜索、检索、相似性、重复查找等建立索引。；链接不会。“SpaCy 3.0改变了收缩的引理…一些代码中断；他们计划在v3.1模型中进行一些更新以部分修复”

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

nlp.get_pipe("attribute_ruler").add([[{"TEXT": "Frisco"}]], {"LEMMA": "San Francisco"})

doc = nlp(u'I am flying to Frisco and after to frisco')    
print(['token:%s lemma:%s' % (t.text, t.lemma_) for t in doc])