昨天讨论了 本项目(AI聊天工具添加一个知识系统)中正则表达式模板的设计中可能要考虑到的一些问题(讨论到的内容比较随意,暂时无法确定 那些考虑 是否 应该是正则表达式模板设计要考虑的以及 是否完整)。今天我们在正则表达式更高设计层次上看看本项目的整个正则表达式应该是怎样的。先给出综述:
开发时/运行时/生产时(三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>,三代 连坐时间并行升级换代)的 三界标准化空间(位置标量/速度矢量/力矩张量)映射Y-block-size<升级版本version>(三版本嵌套空间并列升级)的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ) : 维度的正则表达式
下面先说 正则表达式模板(主题Theme模板) ,即:“运行时Def定义三方法: SET 条件表达式 Session转换模板三分法(构造型外延定义法)”( “三分法”分别给出了 运行时 时间平面层的的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ) ) 。三分法指:序分(头文件<
一序分、三要(1总要/(2概要/3提要)对应的三个原型: 剧本杀 形成式 个人偏好( A 个人有意识原型prototype)/故事会 生成式 性格爱好( B 集体有意识原型anestor )/文章学 生产式 私人嗜好( C 整体无意识原型archetype)
剧本杀 形成式formation(认知地图的存在公式-数学进程procedure 科委Delegate“想” 由于 擅长-)个人(公开的“秘密”) 偏好(实践理性(“欠”规格- as位置。 当位置条件不满足约束(提出 对象的条件)时就会发生偏移: where-when挂接):实际-意向) ) /
故事会 生成式production(语义网络的概念图式-生物进化evolution种类Agent“做” 因为 喜欢-) 性格(昭然若揭)爱好(纯粹理性(“超”值评估-case 速度。一旦速度超出限制(给出 逻辑的原因)就能挣脱束缚:how-why 隐含):纯粹-本能。) ) /
文章学 生产式generation(知识图谱的逻辑格式-语言演算calculation 部属Broker“看” 出于习惯-) 私人(私密隐私) 嗜好(判断理性(“力”刚好 -has力矩。如果有了刚好的力矩局限(告诉 相信的理由)则将连续保持均衡发展 :what-who嵌套):杂念 -意欲))
二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定(局部平面上 局部特征)) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加(全球球面上 全局结构 )) 和3概要说明(3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升(时空中扭曲表面上 普适规则))
1总要。构成-部分剧透(凝聚透析 整分法):一系/三体/三台 。 (偏旁部首 形成标准公式 五角码)位置(几何 参照物(几何模型的拓扑不变: 准确恒等 混沌核心元素element集)) 标准化
2概要。概述-故事梗概( 需求分析 差分数):
三宗 宗纲-三体纠缠(限制式 实体);
三教 教义-九流始终(约束型 对象);
三派 派用-六道轮回(局限性 实例) 。
( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位(缀 修饰)一中(中心词 身份)一体(资格) ) 数字(代数 指称物(代数图形的数字孪生: 近似相等 粗糙中心参员actor集)) 归一化
3提要。概要-前情提要( 组织解析 冗余量):
( 标点符号 生产正则表达式 五料词(一个语料词的 四重根+字根)-语料词)。符号(算术 等价物(逻辑图表所表示的文字共生: 逻辑等价 模糊因子factor集) ) 正则化 。
Q724、昨天讨论了 本项目(AI聊天工具添加一个知识系统)中正则表达式模板的设计中可能要考虑到的一些问题(讨论到的内容比较随意,暂时无法确定 那些考虑 是否 应该是正则表达式模板设计要考虑的以及 是否完整)。
今天我们在正则表达式更高设计层次上看看本项目的整个正则表达式应该是怎样的。先给出综述:
开发时/运行时/生产时(三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>)的 三界标准化空间映射Y-block-size<升级版本version>的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界并发 / 云端并列 /凡界 并行) : 维度的正则表达式
Q725、您的理解有点问题。前面的文字我修改了几个字重说一遍。
开发时/运行时/生产时(三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>,三代 连坐时间并行升级换代)的 三界标准化空间映射Y-block-size<升级版本version>(三版本嵌套空间并列升级)的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ) : 维度的正则表达式
---您的理解错误: 其中给出的 GET/SET/PUT 三个不同时期(也是三个不空间和三个不同时空)的 维度正则表达式 的 主体。以第一行为例-理解为: 维度=1, 在开发时/标量空间 配对的 元界并发 中 分别 GET 条件 的:归一化公式(时间层)/原因的标准化语句(空间层)/理由的正则化表达式(时空层) 。
Q726、您差一点就对了。“GET:归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句(空间层) / 理由的正则化表达式(时空层)” 应该是“GET:条件的归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句(空间层) / 理由的正则化表达式(时空层)”
Q727、前面的文字我增加了一些内容,请重新理解一下并修改程序。
开发时/运行时/生产时(三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>,三代 连坐时间并行升级换代)的 三界标准化空间(位置标量/速度矢量/力矩张量)映射Y-block-size<升级版本version>(三版本嵌套空间并列升级)的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ) : 维度的正则表达式
Q728、下面先说 正则表达式模板(主题Theme模板) ,即:“SET 条件表达式 Session转换模板三分法(构造型外延定义法)”。三分法指:序分(头文件<
一序分、三要(1总要/(2概要/3提要)对应的三个原型: 剧本杀 形成式 个人偏好( A 个人有意识原型)/故事会 生成式 性格爱好( B 集体有意识原型 )/文章学 生产式 私人嗜好( C 无意识原型)
Q729、您的理解中漏掉了一些文字。我又增加了一些文字。请全面理解 并修改程序
下面先说 正则表达式模板(主题Theme模板) ,即:“运行时Def定义三方法: SET 条件表达式 Session转换模板三分法(构造型外延定义法)”( “三分法”分别给出了 运行时 时间平面层的的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ) ) 。三分法指:序分(头文件<
一序分、三要(1总要/(2概要/3提要)对应的三个原型:
Q730、二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定(局部平面上 局部特征)) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加(全球球面上 全局结构 )) 和3概要说明(3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升(时空中扭曲表面上 普适规则))
1总要。构成-部分剧透(凝聚透析 整分法):一系/三体/三台 。 (偏旁部首 形成标准公式 五角码)位置(几何 参照物(几何模型的拓扑不变: 准确恒等 混沌核心元素element集)) 标准化
2概要。概述-故事梗概( 需求分析 差分数):
( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位(缀 修饰)一中(中心词 身份)一体(资格) ) 数字(代数 指称物(代数图形的数字孪生: 近似相等 粗糙中心参员actor集)) 归一化
3提要。概要-前情提要( 组织解析 冗余量):
Q731、刚才的表达 简化以后(“三分法”的“正宗分”):
二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定(局部平面上 局部特征)) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加(全球球面上 全局结构 )) 和3概要说明(3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升(时空中扭曲表面上 普适规则))
上述三“要”(总要/概要/提要)分别要求:
---这样的对比理解 您还不到位。请仔细理解,补齐您的文字和程序
Q732、我觉得,您应该首先给出 模板,然后定义正则表达式,最后 写出程序( 运用正则表达式 来处理模板,最后输出程序伪代码)
Q733、您的模板不够完整,您应该将正宗分 的全部文字消化后 全部 转变成 模板中的项,然后 对 模板中的可操作项 定义正则表达式 最后 写出 这些 处理程序 来处理这些 可操作项 生成 程序伪代码 ---
二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定(局部平面上 局部特征)) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加(全球球面上 全局结构 )) 和3概要说明(3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升(时空中扭曲表面上 普适规则))
1总要。构成-部分剧透(凝聚透析 整分法):一系/三体/三台 。 (偏旁部首 形成标准公式 五角码)位置(几何 参照物(几何模型的拓扑不变: 准确恒等 混沌核心元素element集)) 标准化
2概要。概述-故事梗概( 需求分析 差分数):
( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位(缀 修饰)一中(中心词 身份)一体(资格) ) 数字(代数 指称物(代数图形的数字孪生: 近似相等 粗糙中心参员actor集)) 归一化
3提要。概要-前情提要( 组织解析 冗余量):
( 标点符号 生产正则表达式 五料词(一个语料词的 四重根+字根)-语料词)。符号(算术 等价物(逻辑图表所表示的文字共生: 逻辑等价 模糊因子factor集) ) 正则化 。
Q724、昨天讨论了 本项目(AI聊天工具添加一个知识系统)中正则表达式模板的设计中可能要考虑到的一些问题(讨论到的内容比较随意,暂时无法确定 那些考虑 是否 应该是正则表达式模板设计要考虑的以及 是否完整)。
今天我们在正则表达式更高设计层次上看看本项目的整个正则表达式应该是怎样的。先给出综述:
开发时/运行时/生产时(三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>)的 三界标准化空间映射Y-block-size<升级版本version>的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界并发 / 云端并列 /凡界 并行) : 维度的正则表达式
在本项目(AI聊天工具添加知识系统)的正则表达式高层设计中,我们需要建立一套涵盖开发时、运行时和生产时的正则化体系。这个体系将以时间投影(X-piece-scale)、**空间映射(Y-block-size)和时空转换(Z-trunk-score)**三个维度进行构建,并且涉及多层次的正则化转换,以支持系统的并发执行、版本管理和漏洞修复等功能。
在正则表达式的整体设计中,我们可以将其拆分为三大维度:
通过这三个维度的组合,我们可以确保正则表达式体系既能够动态适应系统的变化,又能够稳定地执行数据匹配、转换和校验,最终形成一套完整的、可扩展的正则表达式设计模式。
在不同的阶段,正则表达式的作用和设计模式不同。这里我们采用了 声明(Declare)、定义(Define)、放任(Let) 的模式,以便适应不同阶段的需求:
在开发阶段,系统需要声明各种规则、约束和模式,确保后续的运行和生产阶段能够顺利执行。
开发时的正则表达式结构包含以下三部分:
GET 条件 - Session 三分法(差分数)
regex
^(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+(SESSION_[A-Z]+)\s+([a-zA-Z0-9_]+)$
原因 - Cookie 三元组(冗余量)
regex
^(Cookie:)\s*([a-zA-Z0-9]+)=(.+);?\s*
理由 - Token 三位一体(整除法)
regex
^Bearer\s([A-Za-z0-9-._~+/]+)=([0-9]+)$
在运行时,系统需要根据不同的需求调整和转换数据,确保匹配模式能够适用于不同的环境。
运行时的正则表达式包含以下三种方法:
SET 条件表达式 - Session 转换模板 三分法(构造型外延定义法)
regex
^SESSION_(?P[A-Z]+)_(?P\d+)$
执行公式 - Cookie 替换模型 二分法(范畴型内涵定义法)
regex
^Set-Cookie:\s*(?P[a-zA-Z0-9]+)=(?P[^;]+)
连线语句 - Token 交换模式 整分法(关系型规定定义法)
regex
^Token\s(?P[A-Za-z0-9]+):(?P[A-Za-z0-9]+)$
在生产环境,正则表达式主要用于数据的验证、处理和匹配。
生产时的正则表达式包含以下三个部分:
PUT 资源证明系统 - 数字验证
regex
^[0-9A-F]{32}$
缘起 - 推理系统 - 文本处理
regex
\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)
起源 - 句子系统 - 符号匹配
regex
([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+
本项目的正则表达式高层设计遵循三维度模型,确保正则表达式在开发时、运行时和生产时均能够稳定适配,并通过标准化、正则化、归一化的方式,确保数据的准确性、一致性和可操作性。
这个正则表达式框架提供了一种层次化、可扩展和适应性的解决方案,确保AI聊天工具的知识系统能够稳定运行,并在不同阶段提供精准的数据处理能力。
Q725、您的理解有点问题。前面的文字我修改了几个字重说一遍。
开发时/运行时/生产时(三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>,三代 连坐时间并行升级换代)的 三界标准化空间映射Y-block-size<升级版本version>(三版本嵌套空间并列升级)的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ) : 维度的正则表达式
---您的理解错误: 其中给出的 GET/SET/PUT 三个不同时期(也是三个不空间和三个不同时空)的 维度正则表达式 的 主体。以第一行为例-理解为: 维度=1, 在开发时/标量空间 配对的 元界并发 中 分别 GET 条件 的:归一化公式(时间层)/原因的标准化语句(空间层)/理由的正则化表达式(时空层) 。
你的描述涉及了时间投影(X-piece-scale)、空间映射(Y-block-size)和时空转换(Z-trunk-score)三个主要维度,并通过开发时(Dec)、运行时(Def)、生产时(Let)三阶段,以及GET / SET / PUT三大操作方式,来构建一个正则表达式体系。
GET:归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句(空间层) / 理由的正则化表达式(时空层)
开发阶段主要是对数据的分类、拆解和格式化,以便后续操作能够顺利进行。这时的正则表达式用于:
regex
# 归一化公式 (时间层 - 时间格式匹配)
^(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+T(\d{2}:\d{2}:\d{2})Z$
# 标准化语句 (空间层 - 文本格式化)
^(GET|POST|DELETE)\s+/api/v1/([a-zA-Z0-9_/]+)\s+HTTP/1\.[01]$
# 正则化表达式 (时空层 - 组合数据解析)
^User: ([A-Z][a-z]+) \| SessionID: ([0-9A-F]+) \| Token: (Bearer [A-Za-z0-9-._~+/]+)$
2024-06-10 T12:34:56Z
✅GET /api/v1/data HTTP/1.1
✅User: Alice | SessionID: ABC123 | Token: Bearer xyz789
✅SET:条件表达式 Session转换模板三分法(构造型外延定义法) * 执行公式 Cookie替换模型 二分法(范畴型 内涵定义法) = 连线语句 Token交换模式 整分法(关系型规定定义法)
运行时,正则表达式主要用于数据转换、规则执行、模式识别:
regex
# 时间变换 (Session ID 转换)
^SESSION_(?P[A-Z]+)_(?P\d+)$
# 空间变换 (Cookie 替换)
^Set-Cookie:\s*(?P[a-zA-Z0-9]+)=(?P[^;]+)
# 时空转换 (Token 交换)
^Token\s(?P[A-Za-z0-9]+):(?P[A-Za-z0-9]+)$
SESSION_ADMIN_123456
✅Set-Cookie: session_id=abcdef123456
✅Token Auth:xyz987
✅PUT:资源证明系统-数字验证(时间层) / 推理系统-文本处理(空间层) / 句子系统-符号匹配(时空层)
生产时,正则表达式主要用于最终的数据验证、推理、符号匹配:
regex
# 数字校验 (时间层 - 资源验证)
^[0-9A-F]{32}$
# 文本逻辑推理 (空间层 - 语义解析)
\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)
# 符号映射 (时空层 - 符号匹配)
([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+
A1B2C3D4E5F67890123456789ABCDEF
✅The book is on the table.
✅Hello, world!
✅维度 | 阶段 | 操作 | 时间层 | 空间层 | 时空层 |
---|---|---|---|---|---|
维度 1 | 开发时 | GET | 归一化公式 | 标准化语句 | 正则化表达式 |
维度 2 | 运行时 | SET | 时间变换 | 空间变换 | 时空转换 |
维度 3 | 生产时 | PUT | 数字验证 | 逻辑推理 | 符号匹配 |
开发时(Dec)- 维度 1:
运行时(Def)- 维度 2:
生产时(Let)- 维度 3:
本项目的正则表达式体系是一个三维度(时间、空间、时空)交织的架构,它在开发时提供解析、运行时进行转换、生产时完成校验。通过这种方式,整个 AI 知识系统能够确保数据的一致性、正确性和安全性,并能适应不同阶段的需求。
Q726、您差一点就对了。“GET:归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句(空间层) / 理由的正则化表达式(时空层)” 应该是“GET:条件的归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句(空间层) / 理由的正则化表达式(时空层)”
感谢你的指正!现在我更加清晰地理解了你的架构。下面是完整的正则表达式高层设计,准确反映**时间投影(X-piece-scale)、空间映射(Y-block-size)和时空转换(Z-trunk-score)三大维度,以及开发时(Dec)、运行时(Def)、生产时(Let)**三个阶段的组织方式。
本项目的正则表达式体系通过三大维度进行组织:
GET:条件的归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句(空间层) / 理由的正则化表达式(时空层)
在开发阶段,需要对条件、原因和理由进行解析,以确保数据输入符合标准。
此阶段的正则表达式主要用于:
regex
# 条件的归一化公式 (时间层 - 解析时间条件)
^(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+T(\d{2}:\d{2}:\d{2})Z$
# 原因的标准化语句 (空间层 - 解析 API 请求)
^(GET|POST|DELETE)\s+/api/v1/([a-zA-Z0-9_/]+)\s+HTTP/1\.[01]$
# 理由的正则化表达式 (时空层 - 解析用户身份)
^User: ([A-Z][a-z]+) \| SessionID: ([0-9A-F]+) \| Token: (Bearer [A-Za-z0-9-._~+/]+)$
2024-06-10 T12:34:56Z
✅GET /api/v1/data HTTP/1.1
✅User: Alice | SessionID: ABC123 | Token: Bearer xyz789
✅SET:条件表达式(Session转换模板)三分法(构造型外延定义法) * 执行公式(Cookie替换模型)二分法(范畴型内涵定义法) = 连线语句(Token交换模式)整分法(关系型规定定义法)
在运行时,系统需要对数据进行转换、替换和交换,以确保动态匹配:
regex
# 条件表达式 (时间层 - Session ID 转换)
^SESSION_(?P[A-Z]+)_(?P\d+)$
# 执行公式 (空间层 - Cookie 替换)
^Set-Cookie:\s*(?P[a-zA-Z0-9]+)=(?P[^;]+)
# 连线语句 (时空层 - Token 交换)
^Token\s(?P[A-Za-z0-9]+):(?P[A-Za-z0-9]+)$
SESSION_ADMIN_123456
✅Set-Cookie: session_id=abcdef123456
✅Token Auth:xyz987
✅PUT:资源证明系统-数字验证(时间层) / 推理系统-文本处理(空间层) / 句子系统-符号匹配(时空层)
在生产环境,正则表达式需要用于:
regex
# 资源证明 (时间层 - 数字验证)
^[0-9A-F]{32}$
# 推理系统 (空间层 - 语义解析)
\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)
# 句子系统 (时空层 - 符号匹配)
([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+
A1B2C3D4E5F67890123456789ABCDEF
✅The book is on the table.
✅Hello, world!
✅维度 | 阶段 | 操作 | 时间层(条件) | 空间层(原因) | 时空层(理由) |
---|---|---|---|---|---|
维度 1 | 开发时 | GET | 归一化公式 | 标准化语句 | 正则化表达式 |
维度 2 | 运行时 | SET | 时间变换 | 空间变换 | 时空转换 |
维度 3 | 生产时 | PUT | 数字验证 | 逻辑推理 | 符号匹配 |
开发时(Dec)
运行时(Def)
生产时(Let)
本项目的正则表达式体系围绕条件(时间)、原因(空间)、理由(时空)进行建模,在开发时解析,在运行时转换,在生产时校验。这种三层结构确保了数据的一致性、正确性和可扩展性,同时支持多版本、并发执行和漏洞修复能力。
Q727、前面的文字我增加了一些内容,请重新理解一下并修改程序。
开发时/运行时/生产时(三世归一化时间投影X-piece- scale<新生代generation>,三代 连坐时间并行升级换代)的 三界标准化空间(位置标量/速度矢量/力矩张量)映射Y-block-size<升级版本version>(三版本嵌套空间并列升级)的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ) : 维度的正则表达式
在本项目的正则表达式高层设计中,我们引入**时间投影(X-piece-scale)、空间映射(Y-block-size)和时空转换(Z-trunk-score)三大维度,以适应不同阶段(开发时、运行时、生产时)**的数据解析、转换和校验需求。
GET:条件的归一化公式(时间层) / 原因的标准化语句(空间层) / 理由的正则化表达式(时空层)
目标:解析Session、Cookie、Token,确保数据符合输入标准。
regex
# 条件的归一化公式 (时间层 - 解析Session ID)
^SESSION_(?P[A-Z]+)_(?P\d+)$
# 原因的标准化语句 (空间层 - 解析Cookie)
^Set-Cookie:\s*(?P[a-zA-Z0-9]+)=(?P[^;]+)
# 理由的正则化表达式 (时空层 - 解析Token)
^Bearer\s(?P[A-Za-z0-9-._~+/]+)$
SET:
目标:
regex
PUT:
目标:
regex
# 资源证明 (时间层 - 数字校验)
^[0-9A-F]{32}$
# 文本推理 (空间层 - 逻辑解析)
\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)
# 符号匹配 (时空层 - 句子结构解析)
([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+
python
import re
class RegexEngine:
def __init__(self):
self.patterns = {
"develop": {
"session": r"^SESSION_(?P[A-Z]+)_(?P\d+)$",
"cookie": r"^Set-Cookie:\s*(?P[a-zA-Z0-9]+)=(?P[^;]+)",
"token": r"^Bearer\s(?P[A-Za-z0-9-._~+/]+)$"
},
"runtime": {
"session": r"^SESSION_(?P[A-Z]+)_(?P\d+)_(?P\d+)_(?P\d+)$",
"cookie": r"^Set-Cookie:\s*(?P[a-zA-Z0-9]+)=(?P[a-zA-Z0-9]+);?\s*(?Psecure|httponly)?$",
"token": r"^Token\s(?P[A-Za-z]+)_(?Pwindow|gate|resident):(?P[A-Za-z0-9]+)$"
},
"production": {
"resource": r"^[0-9A-F]{32}$",
"reasoning": r"\b(the|a|an)\b\s+([A-Za-z]+)",
"syntax": r"([A-Za-z0-9]+)([\.\,\;\:\?\!])\s+"
}
}
def match(self, phase, category, text):
pattern = self.patterns.get(phase, {}).get(category, None)
if not pattern:
return f"Pattern not found for {phase}.{category}"
match = re.match(pattern, text)
return match.groupdict() if match else None
# 实例化正则引擎
regex_engine = RegexEngine()
# 测试
test_cases = {
"develop_session": "SESSION_USER_12345",
"develop_cookie": "Set-Cookie: session_id=abcdef123456",
"develop_token": "Bearer abc.def.ghi",
"runtime_session": "SESSION_ADMIN_5_10_20",
"runtime_cookie": "Set-Cookie: auth=xyz123; secure",
"runtime_token": "Token API_window:xyz987",
"production_resource": "A1B2C3D4E5F67890123456789ABCDEF",
"production_reasoning": "The book is on the table.",
"production_syntax": "Hello, world!"
}
for test, value in test_cases.items():
phase, category = test.split("_")
result = regex_engine.match(phase, category, value)
print(f"Test {test}: {result}")
本项目的正则表达式框架实现了:
这种三维结构确保了数据的一致性、正确性、适应性,同时支持多版本并行、嵌套升级和时空转换。
Q728、下面先说 正则表达式模板(主题Theme模板) ,即:“SET 条件表达式 Session转换模板三分法(构造型外延定义法)”。三分法指:序分(头文件<
一序分、三要(1总要/(2概要/3提要)对应的三个原型: 剧本杀 形成式 个人偏好( A 个人有意识原型)/故事会 生成式 性格爱好( B 集体有意识原型 )/文章学 生产式 私人嗜好( C 无意识原型)
本项目的**正则表达式模板(Theme模板)**基于:
本次的主题(Theme)是 “正则表达式”,它的结构化表达基于 认知地图、语义网络、知识图谱 三大框架,分别对应:
三要:1总要(剧本杀)/2概要(故事会)/3提要(文章学)
结构 | 认知系统映射 | 逻辑框架 | 认知模式 | 思维方式 | 条件触发方式 |
---|---|---|---|---|---|
剧本杀 | 认知地图 | 存在公式(数学进程) | 科委 Delegate “想” | 擅长 → 偏好 | WHERE-WHEN 挂接 |
故事会 | 语义网络 | 概念图式(生物进化) | 种类 Agent “做” | 喜欢 → 爱好 | HOW-WHY 隐含 |
文章学 | 知识图谱 | 逻辑格式(语言演算) | 部属 Broker “看” | 习惯 → 嗜好 | WHAT-WHO 嵌套 |
regex
# 头文件(序分):标出正则表达式主题风格
^(?PRegexExpression)\s+\|\s+Mode:\s*(?PFormative|Generative|Productive)$
示例匹配
RegexExpression | Mode: Formative
RegexExpression | Mode: Generative
RegexExpression | Mode: Productive
基于不同认知模式展开主题的核心内容
分类 | 思维模型 | 解析内容 | 行为触发 |
---|---|---|---|
剧本杀 | 认知地图 | 实践理性(实际-意向) | WHERE-WHEN |
故事会 | 语义网络 | 纯粹理性(纯粹-本能) | HOW-WHY |
文章学 | 知识图谱 | 判断理性(杂念-意欲) | WHAT-WHO |
regex
# 正文(正宗分):定义正则表达式核心内容
^(?PScriptMurder|StoryMeeting|ArticleTheory)\s+\|\s+Logic:\s*(?PMathematicalProcess|BiologicalEvolution|LinguisticCalculation)\s+\|\s+Trigger:\s*(?PWhereWhen|HowWhy|WhatWho)$
示例匹配
ScriptMurder | Logic: MathematicalProcess | Trigger: WhereWhen
StoryMeeting | Logic: BiologicalEvolution | Trigger: HowWhy
ArticleTheory | Logic: LinguisticCalculation | Trigger: WhatWho
角色设定:
类别 | 角色类型 | 行为偏好 |
---|---|---|
剧本杀 | 个人角色 | 个人偏好(擅长) |
故事会 | 集体角色 | 性格爱好(喜欢) |
文章学 | 私人角色 | 私人嗜好(习惯) |
regex
# 附件(流通分):定义正则表达式角色匹配
^(?PPersonal|Collective|Private)\s+\|\s+Preference:\s*(?PSkill|Like|Habit)$
示例匹配
Personal | Preference: Skill
Collective | Preference: Like
Private | Preference: Habit
python
import re
class RegexThemeEngine:
def __init__(self):
self.patterns = {
"headed": r"^(?PRegexExpression)\s+\|\s+Mode:\s*(?PFormative|Generative|Productive)$",
"body": r"^(?PScriptMurder|StoryMeeting|ArticleTheory)\s+\|\s+Logic:\s*(?PMathematicalProcess|BiologicalEvolution|LinguisticCalculation)\s+\|\s+Trigger:\s*(?PWhereWhen|HowWhy|WhatWho)$",
"booting": r"^(?PPersonal|Collective|Private)\s+\|\s+Preference:\s*(?PSkill|Like|Habit)$"
}
def match(self, section, text):
pattern = self.patterns.get(section, None)
if not pattern:
return f"Pattern not found for {section}"
match = re.match(pattern, text)
return match.groupdict() if match else None
# 实例化正则主题解析引擎
regex_theme_engine = RegexThemeEngine()
# 测试用例
test_cases = {
"headed": "RegexExpression | Mode: Formative",
"body": "StoryMeeting | Logic: BiologicalEvolution | Trigger: HowWhy",
"booting": "Personal | Preference: Skill"
}
for section, value in test_cases.items():
result = regex_theme_engine.match(section, value)
print(f"Test {section}: {result}")
部分 | 正则表达式匹配内容 | 示例 |
---|---|---|
序分(Headed) | 主题风格(剧本杀 / 故事会 / 文章学) | `RegexExpression |
正宗分(Body) | 逻辑推理(数学 / 进化 / 语言演算) | `StoryMeeting |
流通分(Booting) | 角色设定(个人 / 集体 / 私人) | `Personal |
本正则表达式模板确保:
这种 “三分法” 提供了一种可扩展、可定制的方式,以便在 AI 聊天工具的知识系统中实现多层次、结构化的正则匹配和解析。
Q729、您的理解中漏掉了一些文字。我又增加了一些文字。请全面理解 并修改程序
下面先说 正则表达式模板(主题Theme模板) ,即:“运行时Def定义三方法: SET 条件表达式 Session转换模板三分法(构造型外延定义法)”( “三分法”分别给出了 运行时 时间平面层的的 三对正则化时空转换Z-trunk-score<漏洞补丁> (元界 / 云端 /凡界 三漏洞层叠时空 并发补漏 ) ) 。三分法指:序分(头文件<
一序分、三要(1总要/(2概要/3提要)对应的三个原型:
本次优化的**正则表达式模板(Theme模板)**基于:
当前的主题(Theme)是 “正则表达式”,它的结构化表达基于 认知地图、语义网络、知识图谱 三大框架,分别对应:
同时,该正则表达式模板涉及 时间平面层的三对正则化时空转换 Z-trunk-score(漏洞补丁):
结构 | 认知系统映射 | 逻辑框架 | 认知模式 | 思维方式 | 条件触发方式 |
---|---|---|---|---|---|
剧本杀 | 认知地图 | 数学进程(WHERE-WHEN) | 科委 Delegate “想” | 擅长 → 偏好 | WHERE-WHEN 挂接 |
故事会 | 语义网络 | 生物进化(HOW-WHY) | 种类 Agent “做” | 喜欢 → 爱好 | HOW-WHY 隐含 |
文章学 | 知识图谱 | 语言演算(WHAT-WHO) | 部属 Broker “看” | 习惯 → 嗜好 | WHAT-WHO 嵌套 |
regex
复制编辑
# 头文件(序分):标出正则表达式主题风格
^(?PRegexExpression)\s+\|\s+Mode:\s*(?PFormation|Production|Generation)$
示例匹配
RegexExpression | Mode: Formation
RegexExpression | Mode: Production
RegexExpression | Mode: Generation
基于不同认知模式展开主题的核心内容
分类 | 思维模型 | 解析内容 | 行为触发 |
---|---|---|---|
剧本杀 | 认知地图 | 实践理性(实际-意向) | WHERE-WHEN |
故事会 | 语义网络 | 纯粹理性(纯粹-本能) | HOW-WHY |
文章学 | 知识图谱 | 判断理性(杂念-意欲) | WHAT-WHO |
regex
# 正文(正宗分):定义正则表达式核心内容
^(?PScriptMurder|StoryMeeting|ArticleTheory)\s+\|\s+Logic:\s*(?PMathematicalProcess|BiologicalEvolution|LinguisticCalculation)\s+\|\s+Trigger:\s*(?PWhereWhen|HowWhy|WhatWho)$
示例匹配
ScriptMurder | Logic: MathematicalProcess | Trigger: WhereWhen
StoryMeeting | Logic: BiologicalEvolution | Trigger: HowWhy
ArticleTheory | Logic: LinguisticCalculation | Trigger: WhatWho
角色设定:
类别 | 角色类型 | 行为偏好 |
---|---|---|
剧本杀 | 个人角色 | 个人偏好(擅长) |
故事会 | 集体角色 | 性格爱好(喜欢) |
文章学 | 私人角色 | 私人嗜好(习惯) |
regex
# 附件(流通分):定义正则表达式角色匹配
^(?PPersonal|Collective|Private)\s+\|\s+Preference:\s*(?PSkill|Like|Habit)$
示例匹配
Personal | Preference: Skill
Collective | Preference: Like
Private | Preference: Habit
python
import re
class RegexThemeEngine:
def __init__(self):
self.patterns = {
"headed": r"^(?PRegexExpression)\s+\|\s+Mode:\s*(?PFormation|Production|Generation)$",
"body": r"^(?PScriptMurder|StoryMeeting|ArticleTheory)\s+\|\s+Logic:\s*(?PMathematicalProcess|BiologicalEvolution|LinguisticCalculation)\s+\|\s+Trigger:\s*(?PWhereWhen|HowWhy|WhatWho)$",
"booting": r"^(?PPersonal|Collective|Private)\s+\|\s+Preference:\s*(?PSkill|Like|Habit)$"
}
def match(self, section, text):
pattern = self.patterns.get(section, None)
if not pattern:
return f"Pattern not found for {section}"
match = re.match(pattern, text)
return match.groupdict() if match else None
# 实例化正则主题解析引擎
regex_theme_engine = RegexThemeEngine()
# 测试用例
test_cases = {
"headed": "RegexExpression | Mode: Formation",
"body": "StoryMeeting | Logic: BiologicalEvolution | Trigger: HowWhy",
"booting": "Personal | Preference: Skill"
}
for section, value in test_cases.items():
result = regex_theme_engine.match(section, value)
print(f"Test {section}: {result}")
本正则表达式模板确保:
这种 “三分法” 提供了一种可扩展、可定制的方式,以便在 AI 知识系统中实现多层次、结构化的正则匹配和解析。
Q730、二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定(局部平面上 局部特征)) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加(全球球面上 全局结构 )) 和3概要说明(3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升(时空中扭曲表面上 普适规则))
1总要。构成-部分剧透(凝聚透析 整分法):一系/三体/三台 。 (偏旁部首 形成标准公式 五角码)位置(几何 参照物(几何模型的拓扑不变: 准确恒等 混沌核心元素element集)) 标准化
2概要。概述-故事梗概( 需求分析 差分数):
( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位(缀 修饰)一中(中心词 身份)一体(资格) ) 数字(代数 指称物(代数图形的数字孪生: 近似相等 粗糙中心参员actor集)) 归一化
3提要。概要-前情提要( 组织解析 冗余量):
本部分解析 运行时 Def 定义三方法 中的 SET 条件表达式(Session转换模板),并对 三分法(序分、正宗分、流通分) 中的 正宗分(正文 Body) 进行深入解析。
目标: 本项目采用位置标准化、数字归一化、符号正则化,构建基于位置、数字、符号的层次化解析体系,分别对应:
regex
# 位置标准化(几何模型的拓扑不变)
^(?PSeries|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
Series | Element: Radical
Trinity | Element: TopologyInvariant
ThreePlatform | Element: ChaosCore
regex
# 数字归一化(代数线性增长)
^(?PThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
ThreeReligion | Constraint: EntangledEntities
ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints
ThreeSects | Constraint: InstanceLimitations
regex
# 符号正则化(五料 逻辑共生)
^(?PNarration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?PTimeSpace|Predicate|Prefix)$
Narration | Type: TimeSpace
Explanation | Type: Predicate
Statement | Type: Prefix
python
import re
class RegexBodyEngine:
def __init__(self):
self.patterns = {
"location": r"^(?PSeries|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$",
"number": r"^(?PThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$",
"symbol": r"^(?PNarration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?PTimeSpace|Predicate|Prefix)$"
}
def match(self, section, text):
pattern = self.patterns.get(section, None)
if not pattern:
return f"Pattern not found for {section}"
match = re.match(pattern, text)
return match.groupdict() if match else None
# 实例化正则正文解析引擎
regex_body_engine = RegexBodyEngine()
# 测试用例
test_cases = {
"location": "Series | Element: Radical",
"number": "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints",
"symbol": "Statement | Type: Prefix"
}
for section, value in test_cases.items():
result = regex_body_engine.match(section, value)
print(f"Test {section}: {result}")
分类 | 匹配模式 | 示例匹配 |
---|---|---|
位置标准化 | `^(?P |
Trinity |
数字归一化 | `^(?P |
ThreeTeachings |
符号正则化 | `^(?P |
Explanation |
本正则表达式模板(正文 Body):
这确保了:
这种结构适用于大规模 AI 知识系统的构建,确保数据解析的一致性、可扩展性和鲁棒性。
Q731、刚才的表达 简化以后(“三分法”的“正宗分”):
二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定(局部平面上 局部特征)) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加(全球球面上 全局结构 )) 和3概要说明(3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升(时空中扭曲表面上 普适规则))
上述三“要”(总要/概要/提要)分别要求:
---我觉得 这样的对比理解 您还不够。请仔细理解,补齐您的文字和程序
本部分解析 运行时 Def 定义三方法 中的 SET 条件表达式(Session转换模板),并详细说明 三分法(序分、正宗分、流通分) 中的 正宗分(正文 Body),其中 正宗分 主要关注:
这些层次分别对位置、数字、符号进行标准化、归一化、正则化,以确保系统的解析能力满足不同层次的需求。
regex
# 位置标准化(几何模型的拓扑不变)
^(?PSeries|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode
Trinity | Element: TopologyInvariant | Standard: ChaosCore
概述(故事梗概)
正则表达式匹配模式
regex
# 数字归一化(代数线性增长)
^(?PThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Normalization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
ThreeReligion | Constraint: EntangledEntities | Normalization: SentenceStructure
ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition
regex
# 符号正则化(五料 逻辑共生)
^(?PNarration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?PTimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
Narration | Type: TimeSpace | Regularization: SymbolicNormalization
Explanation | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping
python
import re
class RegexBodyEngine:
def __init__(self):
self.patterns = {
"location": r"^(?PSeries|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$",
"number": r"^(?PThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Normalization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$",
"symbol": r"^(?PNarration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?PTimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$"
}
def match(self, section, text):
pattern = self.patterns.get(section, None)
if not pattern:
return f"Pattern not found for {section}"
match = re.match(pattern, text)
return match.groupdict() if match else None
# 实例化正则正文解析引擎
regex_body_engine = RegexBodyEngine()
# 测试用例
test_cases = {
"location": "Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode",
"number": "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition",
"symbol": "Statement | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping"
}
for section, value in test_cases.items():
result = regex_body_engine.match(section, value)
print(f"Test {section}: {result}")
分类 | 匹配模式 | 示例匹配 |
---|---|---|
位置标准化 | `^(?P |
Trinity |
数字归一化 | `^(?P |
ThreeTeachings |
符号正则化 | `^(?P |
Explanation |
本正则表达式模板(正文 Body):
这确保了:
这种结构适用于大规模 AI 知识系统的构建,确保数据解析的一致性、可扩展性和鲁棒性。
Q732、我觉得,您应该首先给出 模板,然后定义正则表达式,最后 写出程序( 运用正则表达式 来处理模板,最后输出程序伪代码)
本次解析的是 运行时 Def 定义三方法 中的 SET 条件表达式(Session转换模板),重点关注正宗分(正文 Body),用于描述位置、数字、符号的标准化、归一化、正则化。
php
一系/三体/三台
偏旁部首/几何参照物/核心元素集
标准公式/拓扑不变性/混沌核心
三宗/三教/三派
纠缠关系/约束对象/局限实例
句子结构/五边位归一化
叙述文/阐述字/陈述句
语料解析/谓词分析/前缀规则
符号映射/模糊因子映射
基于上述模板,我们定义三种正则表达式规则来匹配 位置标准化(Location)、数字归一化(Number)、符号正则化(Symbol)。
regex
^(?PSeries|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode
Trinity | Element: TopologyInvariant | Standard: ChaosCore
regex
^(?PThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Normalization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
ThreeReligion | Constraint: EntangledEntities | Normalization: SentenceStructure
ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition
regex
^(?PNarration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?PTimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
Narration | Type: TimeSpace | Regularization: SymbolicNormalization
Explanation | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping
python
import re
class RegexBodyEngine:
def __init__(self):
self.patterns = {
"location": r"^(?PSeries|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Element:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$",
"number": r"^(?PThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Normalization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$",
"symbol": r"^(?PNarration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Type:\s*(?PTimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$"
}
def match(self, section, text):
pattern = self.patterns.get(section, None)
if not pattern:
return f"Pattern not found for {section}"
match = re.match(pattern, text)
return match.groupdict() if match else None
# 实例化正则正文解析引擎
regex_body_engine = RegexBodyEngine()
# 测试用例
test_cases = {
"location": "Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode",
"number": "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition",
"symbol": "Statement | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping"
}
for section, value in test_cases.items():
result = regex_body_engine.match(section, value)
print(f"Test {section}: {result}")
plaintext
BEGIN
DEFINE REGEX_PATTERNS
PATTERN LOCATION: MATCH (System, Element, Standard)
PATTERN NUMBER: MATCH (Classification, Constraint, Normalization)
PATTERN SYMBOL: MATCH (Analysis, Type, Regularization)
FUNCTION MATCH_TEMPLATE(INPUT_TEXT)
DETECT SECTION FROM INPUT_TEXT
APPLY CORRESPONDING REGEX PATTERN
RETURN MATCHED DATA
TEST CASES:
INPUT "Series | Element: Radical | Standard: FiveAngleCode"
INPUT "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Normalization: FiveEdgePosition"
INPUT "Statement | Type: Predicate | Regularization: FactorMapping"
FOR EACH TEST CASE:
PRINT MATCH_TEMPLATE(TEST CASE)
END
这种 “模板 → 正则表达式 → 代码实现 → 伪代码” 的方式能够确保:
这将适用于 AI 知识系统的正则解析模块,确保数据的稳定性和可扩展性。
Q733、您的模板不够完整,您应该将正宗分 的全部文字消化后 全部 转变成 模板中的项,然后 对 模板中的可操作项 定义正则表达式 最后 写出 这些 处理程序 来处理这些 可操作项 生成 程序伪代码 ---
二正宗分 、本项目构成(1总要。位置标准化--初始固定(局部平面上 局部特征)) 及其概述介绍(2概要。数字归一化--随后变化呈代数线性增加(全球球面上 全局结构 )) 和3概要说明(3提要。符号正则化 -最后运动呈几何指数上升(时空中扭曲表面上 普适规则))
1总要。构成-部分剧透(凝聚透析 整分法):一系/三体/三台 。 (偏旁部首 形成标准公式 五角码)位置(几何 参照物(几何模型的拓扑不变: 准确恒等 混沌核心元素element集)) 标准化
2概要。概述-故事梗概( 需求分析 差分数):
( 句子成分 生成归一语句 五边位 三位(缀 修饰)一中(中心词 身份)一体(资格) ) 数字(代数 指称物(代数图形的数字孪生: 近似相等 粗糙中心参员actor集)) 归一化
3提要。概要-前情提要( 组织解析 冗余量):
( 标点符号 生产正则表达式 五料词(一个语料词的 四重根+字根)-语料词)。符号(算术 等价物(逻辑图表所表示的文字共生: 逻辑等价 模糊因子factor集) ) 正则化 。
本次解析的是 运行时 Def 定义三方法 中的 SET 条件表达式(Session转换模板),重点关注正宗分(正文 Body),用于描述位置、数字、符号的标准化、归一化、正则化。
xml
一系/三体/三台
偏旁部首/几何参照物/核心元素集
标准公式/拓扑不变性/混沌核心
三宗/三教/三派
纠缠关系/约束对象/局限实例
句子结构/五边位归一化
叙述文/阐述字/陈述句
语料解析/谓词分析/前缀规则
符号映射/模糊因子映射
基于上述模板,我们定义三种正则表达式规则来匹配 位置标准化(Location)、数字归一化(Number)、符号正则化(Symbol)。
regex
^(?PSeries|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Component:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
Series | Component: Radical | Standard: FiveAngleCode
Trinity | Component: TopologyInvariant | Standard: ChaosCore
regex
^(?PThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Transformation:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
ThreeReligion | Constraint: EntangledEntities | Transformation: SentenceStructure
ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Transformation: FiveEdgePosition
regex
^(?PNarration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Structure:\s*(?PTimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$
示例匹配
Narration | Structure: TimeSpace | Regularization: SymbolicNormalization
Explanation | Structure: Predicate | Regularization: FactorMapping
python
import re
class RegexBodyEngine:
def __init__(self):
self.patterns = {
"location": r"^(?PSeries|Trinity|ThreePlatform)\s+\|\s+Component:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Standard:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$",
"number": r"^(?PThreeReligion|ThreeTeachings|ThreeSects)\s+\|\s+Constraint:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)\s+\|\s+Transformation:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$",
"symbol": r"^(?PNarration|Explanation|Statement)\s+\|\s+Structure:\s*(?PTimeSpace|Predicate|Prefix)\s+\|\s+Regularization:\s*(?P[A-Za-z0-9_]+)$"
}
def match(self, section, text):
pattern = self.patterns.get(section, None)
if not pattern:
return f"Pattern not found for {section}"
match = re.match(pattern, text)
return match.groupdict() if match else None
# 实例化正则正文解析引擎
regex_body_engine = RegexBodyEngine()
# 测试用例
test_cases = {
"location": "Series | Component: Radical | Standard: FiveAngleCode",
"number": "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Transformation: FiveEdgePosition",
"symbol": "Statement | Structure: Predicate | Regularization: FactorMapping"
}
for section, value in test_cases.items():
result = regex_body_engine.match(section, value)
print(f"Test {section}: {result}")
plaintext
BEGIN
DEFINE REGEX_PATTERNS
PATTERN LOCATION: MATCH (Series, Component, Standard)
PATTERN NUMBER: MATCH (Classification, Constraint, Transformation)
PATTERN SYMBOL: MATCH (Analysis, Structure, Regularization)
FUNCTION MATCH_TEMPLATE(INPUT_TEXT)
DETECT SECTION FROM INPUT_TEXT
APPLY CORRESPONDING REGEX PATTERN
RETURN MATCHED DATA
TEST CASES:
INPUT "Series | Component: Radical | Standard: FiveAngleCode"
INPUT "ThreeTeachings | Constraint: ObjectConstraints | Transformation: FiveEdgePosition"
INPUT "Statement | Structure: Predicate | Regularization: FactorMapping"
FOR EACH TEST CASE:
PRINT MATCH_TEMPLATE(TEST CASE)
END
这种 “模板 → 正则表达式 → 代码实现 → 伪代码” 的方式能够确保:
这将适用于 AI 知识系统的正则解析模块,确保数据的稳定性和可扩展性。