在Amazon Lex中，分段验证和解析是指将用户输入分成多个部分，并对每个部分进行验证和解析。下面是一个使用Python代码示例的解决方法：

首先，在Amazon Lex的intent中，可以创建一个或多个槽位（slot），每个槽位代表一个要验证和解析的部分。例如，可以创建一个槽位用于验证和解析日期，一个槽位用于验证和解析时间。

接下来，可以使用AWS Lambda函数来处理验证和解析的逻辑。下面是一个简单的Lambda函数示例，用于验证和解析日期：

import re

def validate_date(date):
    # 正则表达式验证日期格式为YYYY-MM-DD
    pattern = r"\d{4}-\d{2}-\d{2}"
    if re.match(pattern, date):
        return {'isValid': True, 'value': date}
    else:
        return {'isValid': False}

def parse_date(date):
    # 将日期字符串转换为Python日期对象
    from datetime import datetime
    return datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d').date()

def lambda_handler(event, context):
    slots = event['currentIntent']['slots']
    date = slots['date']
    
    validation_result = validate_date(date)
    if validation_result['isValid']:
        parsed_date = parse_date(validation_result['value'])
        slots['date'] = parsed_date.isoformat()
        return {
            'sessionAttributes': event['sessionAttributes'],
            'dialogAction': {
                'type': 'Delegate',
                'slots': slots
            }
        }
    else:
        slots['date'] = None
        return {
            'sessionAttributes': event['sessionAttributes'],
            'dialogAction': {
                'type': 'ElicitSlot',
                'slotToElicit': 'date',
                'message': {
                    'contentType': 'PlainText',
                    'content': 'Please enter a valid date in the format YYYY-MM-DD.'
                },
                'slots': slots
            }
        }

在这个示例中，Lambda函数首先通过正则表达式验证日期的格式。如果日期格式有效，那么使用parse_date函数将日期字符串解析为Python日期对象，并将解析后的值存储在槽位中，然后使用Delegate指令将控制权交回给Amazon Lex。

如果日期格式无效，Lambda函数将使用ElicitSlot指令告知用户输入的日期格式无效，并提示用户重新输入。在这种情况下，Lambda函数将槽位的值设置为None，以便在用户提供有效日期后重新填充。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求自定义验证和解析逻辑。此外，如果您需要验证和解析多个槽位，请在Lambda函数中添加相应的逻辑。