我正在寻找方向并试图标记这个问题：
我正在尝试在 Python 中构建一个简单的推理引擎（有更好的名称吗？），它将采用一个字符串和 -
1 - 通过简单地创建一个空格分隔值列表来创建一个标记列表
2 - 使用正则表达式对这些标记进行分类
3 - 使用更高级别的规则集根据分类做出决策
例子：
“90001” - 一个标记，与邮政编码正则表达式匹配，存在一个规则，用于仅包含邮政编码的字符串会导致某种行为发生
“30 + 14” - 三个标记，数值的正则表达式和数学运算符匹配，存在一个数值规则，后跟一个数学运算符，后跟另一个数值导致某种行为发生
我正在努力解决如何最好地执行第 3 步，即更高级别的规则集。我确信某些框架必须存在。有任何想法吗？另外，您如何描述这个问题？基于规则的系统、专家系统、推理引擎，还是其他？
谢谢！
我很惊讶第 3 步给你带来了麻烦......
假设您可以正确标记/分类每个标记（并且在分类之前您可以找到正确的标记，因为可能存在许多模棱两可的情况......），“步骤＃3”问题似乎可以很容易地解决一个上下文无关语法，其中每个所需操作（例如邮政编码查找或数学表达式计算......）都是符号，其产生规则本身由可能的标记类别组成。为了用 BNF 表示法说明这一点，我们可以有类似的东西
<SimpleMathOperation> ::= <NumericalValue><Operator><NumericalValue>
也许您担心的是，当事情变得复杂时，将很难用不冲突的语法规则来表达整个需求。或者您可能担心可以动态添加规则，从而强制将语法“编译”逻辑与程序集成？不管有什么顾虑，我认为这第三步相对来说是微不足道的。
另一方面，除非各种类别（和基础输入文本）也可以用常规语言来描述（正如您在问题中暗示的那样），否则文本解析器和分类器（步骤 #1 和#2...）通常是一件不那么简单的事情。
一些简化编写和评估语法的示例 Python 库：
看起来您搜索“语法推理”（语法归纳）库。