[發(fā)明專利]一種用于軟件測(cè)試的用例數(shù)據(jù)推薦方法、系統(tǒng)和介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110828715.6
• 申請(qǐng)日: 2021-07-22
• 公開（公告）號(hào): CN113282519B
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孟崎;貫春宇;閆衛(wèi)杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京關(guān)鍵科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/36
• 分類號(hào): G06F11/36
• 代理公司: 中國(guó)和平利用軍工技術(shù)協(xié)會(huì)專利中心 11215
• 代理人: 劉光德

本發(fā)明提供一種用于軟件測(cè)試的用例數(shù)據(jù)推薦方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。所述方法包括：步驟S1、獲取用戶輸入的測(cè)試需求；步驟S2、提取所述測(cè)試需求中的知識(shí)論元子圖，所述知識(shí)論元子圖表示所述測(cè)試需求中包含的基于自然語言的短語和單詞的知識(shí)論元關(guān)系；步驟S3、在知識(shí)庫中查詢與所述知識(shí)論元子圖對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫子圖；以及步驟S4、基于查詢到的所述知識(shí)庫子圖，確定向所述用戶推薦的所述用例數(shù)據(jù)。所述方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速構(gòu)建出大量滿足需求的測(cè)試用例數(shù)據(jù)，同時(shí)能夠減少測(cè)試人員的在測(cè)試用例設(shè)計(jì)階段所做的工作，從而在測(cè)試設(shè)計(jì)過程節(jié)省大量的時(shí)間。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析和處理領(lǐng)域，尤其是涉及一種用于軟件測(cè)試的用例數(shù)據(jù)推薦方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。

背景技術(shù)

軟件測(cè)試（Software Testing），描述一種用來促進(jìn)鑒定軟件的正確性、完整性、安全性和質(zhì)量的過程。換言之，軟件測(cè)試是一種實(shí)際輸出與預(yù)期輸出之間的審核或者比較過程。軟件測(cè)試的經(jīng)典定義是：在規(guī)定的條件下對(duì)程序進(jìn)行操作，以發(fā)現(xiàn)程序錯(cuò)誤，衡量軟件質(zhì)量，并對(duì)其是否能滿足設(shè)計(jì)要求進(jìn)行評(píng)估的過程。

軟件測(cè)試是伴隨著軟件的產(chǎn)生而產(chǎn)生的。早期的軟件開發(fā)過程中軟件規(guī)模都很小、復(fù)雜程度低，軟件開發(fā)的過程混亂無序、相當(dāng)隨意，測(cè)試的含義比較狹窄，開發(fā)人員將測(cè)試等同于調(diào)試，目的是糾正軟件中已經(jīng)知道的故障，常常由開發(fā)人員自己完成這部分的工作。隨著軟件和IT行業(yè)進(jìn)入大發(fā)展階段，軟件趨向大型化、高復(fù)雜度，軟件的質(zhì)量越來越重要。一些軟件測(cè)試的基礎(chǔ)理論和實(shí)用技術(shù)開始形成，并且人們開始為軟件開發(fā)設(shè)計(jì)了各種流程和管理方法，軟件開發(fā)的方式也逐漸由混亂無序的開發(fā)過程過渡到結(jié)構(gòu)化的開發(fā)過程，以結(jié)構(gòu)化分析與設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)化評(píng)審、結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)以及結(jié)構(gòu)化測(cè)試為特征。隨著將質(zhì)量的概念融入其中，軟件測(cè)試定義發(fā)生了改變，測(cè)試不單純是一個(gè)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的過程，而且將測(cè)試作為軟件質(zhì)量保證的主要職能，包含軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)的內(nèi)容。在《軟件測(cè)試完全指南》中，測(cè)試是以評(píng)價(jià)一個(gè)程序或者系統(tǒng)屬性為目標(biāo)的任何一種活動(dòng)；測(cè)試是對(duì)軟件質(zhì)量的度量。該定義至今仍被引用。軟件開發(fā)人員和測(cè)試人員開始坐在一起探討軟件工程和測(cè)試問題。

軟件測(cè)試主要分為測(cè)試需求分析、測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試設(shè)計(jì)、測(cè)試執(zhí)行、測(cè)試評(píng)估等階段。在傳統(tǒng)測(cè)試中，測(cè)試工作是極其繁復(fù)的，在每個(gè)測(cè)試階段都需要投入大量的測(cè)試人員和軟、硬件資源，去開展測(cè)試工作。整個(gè)測(cè)試過程中需要耗費(fèi)大量資源和時(shí)間。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種用于軟件測(cè)試的用例數(shù)據(jù)推薦方案，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問題。該方案基于自然語言處理的測(cè)試用例智能推薦技術(shù)，能夠簡(jiǎn)化測(cè)試設(shè)計(jì)的工作，減少資源投入，并縮短測(cè)試周期。

基于自然語言處理的測(cè)試用例智能推薦技術(shù)，主要特點(diǎn)是基于已采集的典型測(cè)試用例數(shù)據(jù)，對(duì)典型測(cè)試用例數(shù)據(jù)的自然語言處理，智能分詞、知識(shí)抽取等生成測(cè)試用例推薦模型。在測(cè)試人員設(shè)計(jì)測(cè)試用例時(shí)，根據(jù)測(cè)試需求和測(cè)試功能，為測(cè)試人員智能推薦出盡可能適配測(cè)試需求、功能的測(cè)試用例數(shù)據(jù)，以便測(cè)試人員快速構(gòu)建出大量滿足需求的測(cè)試用例數(shù)據(jù)，減少測(cè)試人員的在測(cè)試用例設(shè)計(jì)階段的工作，在測(cè)試設(shè)計(jì)過程節(jié)省大量的時(shí)間。

本發(fā)明第一方面提供了一種用于軟件測(cè)試的用例數(shù)據(jù)推薦方法，所述方法包括：步驟S1、獲取用戶輸入的測(cè)試需求；步驟S2、提取所述測(cè)試需求中的知識(shí)論元子圖，所述知識(shí)論元子圖表示所述測(cè)試需求中包含的基于自然語言的短語和單詞的知識(shí)論元關(guān)系；步驟S3、在知識(shí)庫中查詢與所述知識(shí)論元子圖對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫子圖；以及步驟S4、基于查詢到的所述知識(shí)庫子圖，確定向所述用戶推薦的所述用例數(shù)據(jù)。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，所述知識(shí)庫中的各個(gè)所述知識(shí)庫子圖通過以下方式來構(gòu)建：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取所述用例數(shù)據(jù)中的知識(shí)論元；根據(jù)語法結(jié)構(gòu)，利用依存分析或語義解析來確定多個(gè)所述知識(shí)論元之間的關(guān)系，以及基于所述關(guān)系來確定所述知識(shí)論元對(duì)應(yīng)的事件角色，從而構(gòu)建所述用例數(shù)據(jù)的所述知識(shí)庫子圖。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，在所述步驟S3，通過確定所述知識(shí)論元子圖中包括含的各個(gè)論元在所述知識(shí)庫中的位置來查詢所述知識(shí)庫中與所述知識(shí)論元子圖對(duì)應(yīng)的知識(shí)庫子圖。