spaCy自定义解析器，用于聊天意图语义

Question

自定义语义（spaCy）示例的train_intent_parser.py解析器是否适用于多个ATTRIBUTE？

TRAIN_DATA = [("find a cafe with great wifi", {
    'heads': [0, 2, 0, 5, 5, 2],  # index of token head
    'deps': ['ROOT', '-', 'PLACE', '-', 'QUALITY', 'ATTRIBUTE']
})

我在上面的示例中修改了两个属性wifi和pool，并尝试在两个数据集下方进行训练，但QUALITY(great)仅适用于一个ATTRIBUTE，但不是两个ATTRIBUTE。

("find a hotel with great wifi and pool", {
    'heads': [0, 2, 0, 5, 5, 2, 2, 2],  
    'deps': ['ROOT', '-', 'PLACE', '-', 'QUALITY', 'ATTRIBUTE', '-', 'ATTRIBUTE']
}),

("find a hotel with great wifi and pool", {
    'heads': [0, 2, 0, 7, 7, 2, 2, 2],  
    'deps': ['ROOT', '-', 'PLACE', '-', 'QUALITY', 'ATTRIBUTE', '-', 'ATTRIBUTE']
})

为两个或更多ATTRIBUTE个注释的正确方法是什么？

谢谢，

Python version: 3.6.3
spaCy version: 2.0.5
Models: en, en_core_sm
Platform: Linux