[發明專利]邏輯節點的自動化測試方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010216976.8
• 申請日: 2020-03-25
• 公開（公告）號: CN111522943A
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 宮雪
• 申請（專利權）人: 平安普惠企業管理有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/33;G06F16/332;G06F40/284;G10L15/01;G10L15/22;G10L15/26;G10L15/16;G10L15/06;H04M3/527
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及一種人工智能技術，揭露了一種邏輯節點的自動化測試方法，包括：接收原始語音對話集，對所述原始語音對話集按照應用場景進行邏輯分類，得場景語音對話集；根據所述場景語音對話集中應用場景的不同，將所述場景語音對話集中的各場景語音對話歸類存儲到預設文檔；獲取邏輯節點的應用場景測試的標準測試文本；利用預設的調用方法調用所述預設文檔中的場景語音對話集，并將所述標準測試文本輸入到所述場景語音對話集，對所述場景語音對話集進行邏輯節點的應用場景測試，得到測試結果。本發明還提出一種邏輯節點的自動化測試裝置、電子設備以及一種計算機可讀存儲介質。本發明可以解決邏輯節點測試慢，消耗大量人力資本的問題。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種邏輯節點的自動化測試方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著大數據及人工智能的興起，利用AI機器人進行電話銷售已經越來越普及，AI機器人對于語義分析，邏輯處理的要求越來越高，隨著支持的場景越來越復雜，人工對語音對話中的邏輯進行測試也越來越難。

目前邏輯節點的測試方法是人工打電話聽錄音，用戶實際進行回答，反復對各種對話的應用場景中的邏輯用不同語句進行測試，來檢測機器人響應是否正確，此方法耗時長且占用大量人力資源，且在測試過程中，缺少對測試結果和真實結果的對比判斷，進而導致很大可能影響到對后續測試結果的利用。

發明內容

本發明提供一種邏輯節點的自動化測試方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于解決邏輯節點測試方法復雜并占用大量人力資源的問題。

接收原始語音對話集，對所述原始語音對話集內的原始語音對話按照應用場景進行邏輯分類，得到一組或多組場景語音對話集；

根據所述場景語音對話集中應用場景的不同，將所述場景語音對話集中的各場景語音對話歸類存儲到預設文檔；

獲取邏輯節點的應用場景測試的標準測試文本；

調用所述預設文檔中的場景語音對話集，并將所述標準測試文本輸入到所述場景語音對話集，對所述場景語音對話集進行邏輯節點的應用場景測試，得到測試結果。

可選地，所述獲取邏輯節點的應用場景測試的標準測試文本，包括：

構建一個詞向量轉化模型，并對所述詞向量轉化模型進行訓練；

利用訓練后的詞向量轉化模型將標準測試語音對話集轉化為詞向量集；

輸出所述詞向量集，得到所述標準測試文本。

可選地，所述對預設的詞向量轉化模型進行訓練，包括：

步驟A：隨機生成訓練語音對話集，以及所述訓練語音對話集對應的標準詞向量集；

步驟B：利用所述詞向量轉化模型對所述訓練語音對話集進行轉化，得到轉化詞向量集；

步驟C：將所述轉化詞向量集和所述標準詞向量集進行對比判斷，若所述轉化詞向量集和所述標準詞向量集存在差異，則調整所述詞向量轉化模型的參數后返回步驟B繼續執行詞向量集的轉化。

步驟D：若所述轉化詞向量集和所述標準詞向量集不存在差異，則完成所述訓練，生成訓練后的詞向量轉化模型。

可選地，所述將所述轉化詞向量集和所述標準詞向量集進行對比判斷，包括：

用下述公式進行所述轉化詞向量集和所述標準詞向量集的相似度的相似度計算：

Sim_topic＝Pearson(TP_S,TP_T)