一种软件测试资产综合检索方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种软件测试资产综合检索方法及系统，包括使用相近关系模型查找输入搜索词的相关词以及使用联想关系模型查找输入搜索词的联想词，整合现有海量测试资产，对软件测试资产进行搜索并展示搜索结果，并利用循环神经网络以及Skip

【技术实现步骤摘要】
一种软件测试资产综合检索方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机软件测试
，尤其涉及一种软件测试资产综合检索方法及系统。

技术介绍

[0002]随着软件测试行业的日益发展完善，软件测试资产的规模也愈发庞大，目前软件测试资产包含但不限于：测试案例库、测试案例编写元素、被测系统功能点、测试规则点、自动化案例库、业务旅程、测试数据构造、测试相关技术、历史生产事件等。
[0003]作为一名普通的测试人员，想要根据在测系统或项目获取到相关测试资产往往很耗时，并且获取到的测试资产很有可能不够完整，从而增加软件质量风险。因此，将上述测试资产整合到一起并且提供智能搜索功能是非常必要的。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术的不足，本专利技术提出一种软件测试资产综合检索方法及系统，整合现有海量测试资产，对软件测试资产进行搜索并展示搜索结果，并利用循环神经网络以及Skip
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gram算法模型让机器理解搜索关键字的语义信息，寻找关键字的语义相近词和联想词，并将相近词和联想词与原关键字组合进行搜索，使得相关测试资产搜索结果更加全面无遗漏，帮助测试人员方便准确的获取测试资产。
[0005]为实现以上目的，本专利技术所采用的技术方案包括：
[0006]一种软件测试资产综合检索方法，其特征在于，包括：
[0007]为各项测试资产分别添加第一检索标签，将添加有第一检索标签的测试资产整理存放备用，所述第一检索标签包括对应测试资产的检索关键词；
[0008]使用循环神经网络训练建立第一检索标签之间的相近关系模型；
[0009]使用Skip
‑
gram训练建立第一检索标签之间的联想关系模型；
[0010]获取用于查找测试资产的输入搜索词；
[0011]使用相近关系模型查找输入搜索词的相关词，并组成相关词集合；
[0012]使用联想关系模型查找输入搜索词的联想词，并组成联想词集合；
[0013]将输入搜索词和相关词分别与联想词组合获得包括若干第二检索标签的搜索目标集合，所述第二检索标签包括输入搜索词或相关词与联想词组合形成的搜索目标；
[0014]比对第二检索标签和第一检索标签，提取匹配第二检索标签的测试资产作为搜索结果进出展示。
[0015]进一步地，所述测试资产包括测试案例库、测试案例编写元素、被测系统功能点、测试规则点、自动化案例库、业务旅程、测试数据构造、测试相关技术和历史生产事件。
[0016]进一步地，所述使用循环神经网络训练建立第一检索标签之间的相近关系模型包括：
[0017]将第一检索标签转化为第一词向量；
[0018]根据第一词向量，使用循环神经网络训练获得相近关系模型，所述相近关系模型包括第一词向量之间的距离计算公式。
[0019]进一步地，所述使用相近关系模型查找输入搜索词的相关词包括：
[0020]将输入搜索词转化为第一词向量；
[0021]将输入搜索词的第一词向量输入相近关系模型，匹配到距离处于预设阈值范围内的相关词。
[0022]进一步地，所述使用Skip
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gram训练建立第一检索标签之间的联想关系模型包括：
[0023]使用one
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hot编码将第一检索标签转化为第二词向量；
[0024]根据第二词向量，使用Skip
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gram函数获得联想关系模型，所述联想关系模型包括各第二词向量对应的输出向量的概率计算公式。
[0025]进一步地，所述使用联想关系模型查找输入搜索词的联想词包括：
[0026]使用one
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hot编码将第输入搜索词转化为第二词向量；
[0027]将输入搜索词的第二词向量输入联想关系模型，匹配到概率大于预设阈值的联想词。
[0028]进一步地，所述搜索目标集合包括输入搜索词和所有相关词分别与各联想词有序或无序组合所组成的搜索目标的集合。
[0029]本专利技术还涉及一种软件测试资产综合检索系统，其特征在于，包括：
[0030]测试资产数据库，用于存放测试资产；
[0031]相关词生成模块，用于使用相近关系模型查找输入搜索词的相关词；
[0032]联想词生成模块，用于使用联想关系模型查找输入搜索词的联想词；
[0033]搜索结果展示模块，用于提取匹配的测试资产作为搜索结果进出展示。
[0034]本专利技术还涉及一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
[0035]本专利技术还涉及一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
[0036]所述存储器，用于存储测试资产；
[0037]所述处理器，用于通过调用测试资产，执行上述的方法。
[0038]本专利技术的有益效果为：
[0039]采用本专利技术所述软件测试资产综合检索方法及系统，整合现有海量测试资产，对软件测试资产进行搜索并展示搜索结果，并利用循环神经网络以及Skip
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gram算法模型让机器理解搜索关键字的语义信息，寻找关键字的语义相近词和联想词，将输入搜索词和相关词分别与联想词组合获得包括若干第二检索标签的搜索目标集合，并将相近词和联想词与原关键字组合进行搜索，使得相关测试资产搜索结果更加全面无遗漏，帮助测试人员方便准确的获取测试资产。
附图说明
[0040]图1为本专利技术软件测试资产综合检索方法流程示意图。
[0041]图2为本专利技术软件测试资产综合检索系统结构示意图。
具体实施方式
[0042]为了更清楚的理解本专利技术的内容，将结合附图和实施例详细说明。
[0043]本专利技术第一方面涉及一种如图1所示流程的软件测试资产综合检索方法，包括：
[0044]为各项测试资产分别添加第一检索标签，将添加有第一检索标签的测试资产整理存放备用，所述第一检索标签包括对应测试资产的检索关键词，所述测试资产可以包括测试案例库、测试案例编写元素、被测系统功能点、测试规则点、自动化案例库、业务旅程、测试数据构造、测试相关技术和历史生产事件等；
[0045]使用循环神经网络训练建立第一检索标签之间的相近关系模型；
[0046]使用Skip
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gram训练建立第一检索标签之间的联想关系模型；
[0047]获取用于查找测试资产的输入搜索词；
[0048]使用相近关系模型查找输入搜索词的相关词，并组成相关词集合；
[0049]使用联想关系模型查找输入搜索词的联想词，并组成联想词集合；
[0050]将输入搜索词和相关词分别与联想词组合获得包括若干第二检索标签的搜索目标集合，所述第二检索标签包括输入搜索词或相关词与联想词组合形成的搜索目标，特别是所述搜索目标集合包括输入搜索词和所有相关词分别与各联想词有序或无序组合所组成的搜索目标的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种软件测试资产综合检索方法，其特征在于，包括：为各项测试资产分别添加第一检索标签，将添加有第一检索标签的测试资产整理存放备用，所述第一检索标签包括对应测试资产的检索关键词；使用循环神经网络训练建立第一检索标签之间的相近关系模型；使用Skip
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gram训练建立第一检索标签之间的联想关系模型；获取用于查找测试资产的输入搜索词；使用相近关系模型查找输入搜索词的相关词，并组成相关词集合；使用联想关系模型查找输入搜索词的联想词，并组成联想词集合；将输入搜索词和相关词分别与联想词组合获得包括若干第二检索标签的搜索目标集合，所述第二检索标签包括输入搜索词或相关词与联想词组合形成的搜索目标；比对第二检索标签和第一检索标签，提取匹配第二检索标签的测试资产作为搜索结果进出展示。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测试资产包括测试案例库、测试案例编写元素、被测系统功能点、测试规则点、自动化案例库、业务旅程、测试数据构造、测试相关技术和历史生产事件。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用循环神经网络训练建立第一检索标签之间的相近关系模型包括：将第一检索标签转化为第一词向量；根据第一词向量，使用循环神经网络训练获得相近关系模型，所述相近关系模型包括第一词向量之间的距离计算公式。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用相近关系模型查找输入搜索词的相关词包括：将输入搜索词转化为第一词向量；将输入搜索词的第一词向量输入相近关系模型，匹配到距离处于预设阈值范围内的相关词。5.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：高蕊，冷炜，龙飞，陈希，王震，周勖，郝春雪，卜子乐，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：