一种软件测试资产智能推荐方法及系统技术方案

技术编号:38208400 阅读:16 留言:0更新日期:2023-07-21 16:57
本发明专利技术提供了一种软件测试资产智能推荐方法及系统,其中,该方法包括:获得项目需求文档;根据项目需求文档,获得需求标注信息;获得预设算法模型;将需求标注信息输入预设算法模型中,获得模型输出结果,模型输出结果包括标注语义分析信息;构建测试资产数据库;基于需求标注信息、标注语义分析信息在测试资产数据库中进行搜索,获得测试资产搜索结果,并将测试资产搜索结果进行展示推荐。解决了现有技术中测试人员想要准确获取相关测试资产以保障测试质量往往比较困难,存在着无法准确智能地根据项目需求文档获取相应的测试资产,进而导致无法保证测试质量的技术问题。致无法保证测试质量的技术问题。致无法保证测试质量的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种软件测试资产智能推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及软件工程相关
,具体涉及一种软件测试资产智能推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]随着软件测试行业的日益发展完善,在软件测试工作的过程中积累了许多的软件测试资产,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、历史生产事件等等。
[0003]在日常的软件测试工作中,测试人员只能拿到项目的需求文档,而与项目需求文档有关的测试资产需要测试人员主动筛选寻找,进而自主完成所有的测试工作。
[0004]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中,发现上述技术至少存在如下技术问题:
[0005]现有技术中测试资产是海量的,测试人员想要准确获取相关测试资产以保障测试质量往往比较困难,存在着无法准确智能地根据项目需求文档获取相应的测试资产,进而导致无法保证测试质量的技术问题。

技术实现思路

[0006]本申请实施例通过提供了一种软件测试资产智能推荐方法及系统,用于针对解决现有技术中测试人员想要准确获取相关测试资产以保障测试质量往往比较困难,存在着无法准确智能地根据项目需求文档获取相应的测试资产,进而导致无法保证测试质量的技术问题。
[0007]鉴于上述问题,本申请实施例提供了一种软件测试资产智能推荐方法及系统。
[0008]本申请实施例的第一个方面,提供了一种软件测试资产智能推荐方法,所述方法包括:获得项目需求文档;根据所述项目需求文档,获得需求标注信息;获得预设算法模型;将所述需求标注信息输入所述预设算法模型中,获得模型输出结果,所述模型输出结果包括标注语义分析信息;构建测试资产数据库;基于所述需求标注信息、所述标注语义分析信息在所述测试资产数据库中进行搜索,获得测试资产搜索结果,并将所述测试资产搜索结果进行展示推荐。
[0009]本申请实施例的第二个方面,提供了一种软件测试资产智能推荐系统,其中,所述系统包括:项目需求文档获取单元,所述项目需求文档获取单元用于获得项目需求文档;需求标注信息获取单元,所述需求标注信息获取单元用于根据所述项目需求文档,获得需求标注信息;预设算法模型获取单元,所述预设算法模型获取单元用于获得预设算法模型;算法模型输出单元,所述算法模型输出单元用于将所述需求标注信息输入所述预设算法模型中,获得模型输出结果,所述模型输出结果包括标注语义分析信息;测试资产数据库构件单元,所述测试资产数据库构件单元用于构建测试资产数据库;搜索单元,所述搜索单元用于
基于所述需求标注信息、所述标注语义分析信息在所述测试资产数据库中进行搜索,获得测试资产搜索结果,并将所述测试资产搜索结果进行展示推荐。
[0010]本申请实施例的第三个方面,提供了一种软件测试资产智能推荐系统,包括:处理器,所述处理器与存储器耦合,所述存储器用于存储程序,当所述程序被所述处理器执行时,使系统以执行如第一方面所述方法的步骤。
[0011]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
[0012]本申请实施例在测试人员获取软件测试项目需求文档之后,将项目需求文档进行上传,并对其中的关键字进行标注,标注完成后,获得需求标注信息,根据系统中预设的预设算法模型,将需求标注信息输入预设算法模型,获得带有需求标注信息的相近词和替换词的语义分析信息,并根据该语义分析信息在测试资产数据库进行搜索,得到与关键字的语义相近词和替换词相关的测试资产,以供测试人员进行软件测试工作。本申请实施例通过结合seq2seq算法模型以及CBOW(Continuous Bag

Of

Words Model)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替代词进行推荐,将相关测试资产快速准确地推荐给测试人员,能够提升推荐测试资产效率,达到准确智能地根据需求准确高效获取测试资产的技术效果。
[0013]上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0014]图1为本申请实施例提供的一种软件测试资产智能推荐方法流程示意图;
[0015]图2为本申请实施例提供的一种软件测试资产智能推荐方法中Seq2seq算法模型示意图;
[0016]图3为本申请实施例提供的一种软件测试资产智能推荐方法中CBOW算法模型示意图;
[0017]图4为本申请实施例提供了一种软件测试资产智能推荐系统结构示意图;
[0018]图5为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
[0019]附图标记说明:项目需求文档获取单元11,需求标注信息获取单元12,预设算法模型获取单元13,算法模型输出单元14,测试资产数据库构件单元15,搜索单元16,电子设备300,存储器301,处理器302,通信接口303,总线架构304。
具体实施方式
[0020]本申请实施例提供了一种软件测试资产智能推荐方法及系统,用于针对解决现有技术中测试人员想要准确获取相关测试资产以保障测试质量、提升测试效率的过程往往比较困难,存在着无法准确智能地根据项目需求文档获取相应的测试资产,进而导致无法保证测试质量的技术问题。
[0021]本申请实施例在测试人员获取软件测试项目需求文档之后,将项目需求文档进行上传,并对其中的关键字进行标注,标注完成后,获得需求标注信息,根据系统中预设的预设算法模型,将需求标注信息输入预设算法模型,获得带有需求标注信息的相近词和替换
词的语义分析信息,并根据该语义分析信息在测试资产数据库进行搜索,得到与关键字的语义相近词和替换词相关的测试资产,以供测试人员进行软件测试工作。本申请实施例通过结合seq2seq算法模型以及CBOW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替代词进行推荐,将相关测试资产快速准确地推荐给测试人员,能够提升推荐测试资产效率,达到准确智能地根据需求准确高效获取测试资产的技术效果。
[0022]申请概述
[0023]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、历史生产事件等等。在日常的软件测试工作中,测试人员只能拿到项目的需求文档,而与需求文档有关的测试资产需要测试人员主动筛选寻找,进而自主完成所有的测试工作。现有技术中测试资产是海量的,测试人员想要准确获取相关测试资产以保障测试质量往往比较困难,存在着无法准确智能地根据项目需求文档获取相应的测试资产,进而导致无法保证测试质量的技术问题。如何在项目需求文档与海量测试资产之间建立本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种软件测试资产智能推荐方法,其中,所述方法包括:获得项目需求文档;根据所述项目需求文档,获得需求标注信息;获得预设算法模型;将所述需求标注信息输入所述预设算法模型中,获得模型输出结果,所述模型输出结果包括标注语义分析信息;构建测试资产数据库;基于所述需求标注信息、所述标注语义分析信息在所述测试资产数据库中进行搜索,获得测试资产搜索结果,并将所述测试资产搜索结果进行展示推荐。2.如权利要求1所述的方法,其中,所述预设算法模型包括:seq2seq算法模型及CBOW算法模型。3.如权利要求2所述的方法,其中,所述预设算法模型为seq2seq算法模型,所述获得预设算法模型,包括:获得输入序列、输出序列;基于所述输入序列、所述输出序列对seq2seq算法模型进行训练;根据所述输入序列、所述输出序列,获得输出序列的发生概率;根据所述输出序列的发生概率,计算概率之和;当所述概率之和满足第一预设条件时停止训练模型,获得所述seq2seq算法模型。4.如权利要求3所述的方法,其中,所述根据所述输入序列、所述输出序列,获得输出序列的发生概率,包括:根据公式:其中,x1,x2,

,x
n
为输入序列、y1,y2,

,y
n
为输出序列、v表示x1,x2,

,x
n
对应的隐含状态向量、N为正整数,计算获得所述输出序列的发生概率。5.如权利要求2所述的方法,其中,所述预设算法模型为所述CBOW算法模型,所述将所述需求标注信息输入所述预设算法模型中,获得模型输出结果,所述模型输出结果包括标注语义分析信息,包括:将所述需求标注信息中的所有词编码为one

hot向量输入输入层;所述one

hot向量经过第一矩阵W
V
×
N
进行压缩,获得压缩元素向量h;所述压缩元素向量经过第二矩阵W

N
×
V
,获得输出词向量u;基于所述压缩元素向量h、输出词向量u,根据公式:计算获得向量条件概率,其中,u
j
表示第j个词向量,j为正...

【专利技术属性】
技术研发人员:周勖冷炜高蕊龙飞陈希王震
申请(专利权)人:中信银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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