测试用例生成方法、装置及相关设备制造方法及图纸

本申请提供一种测试用例生成方法、装置及相关设备，涉及计算机技术领域，其中，所述方法包括：将目标文本的编码信息输入至多尺度卷积神经网络中进行处理，获得第一特征信息；融合预配置的词库特征和所述第一特征信息以获得第二特征信息；将所述第二特征信息输入第一全连接层进行处理，获得多个实体；将所述多个实体的实体编码信息和所述目标文本的依赖编码信息输入第二全连接层进行分类处理，获得可用于生成测试用例的多个操作三元组和多个结果三元组。本申请实施例通过多尺度卷积神经网络、预设的词库特征、以及全连接层的配合应用，能生成包括前置条件的测试用例，这能省去人工补录测试用例的前置条件的步骤，提升测试用例的生成效率。的生成效率。的生成效率。

【技术实现步骤摘要】
测试用例生成方法、装置及相关设备


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种测试用例生成方法、装置及相关设备。

技术介绍

[0002]测试用例的编写，是软件开发工作中的一个重要环节。测试用例通常包括所属模块、描述、前置条件、测试步骤、预期结果等部分。
[0003]目前，测试用例多通过预设置的用例模板生成，即先利用分词、关键词提取等自然语言处理方法对需求文档的内容逐层分割，以获得词级别的数据；再通过用例模板对词级别的数据进行分析与整合，从而获得对应的测试用例。
[0004]应用中发现，基于上述方式生成的测试用例缺失“前置条件”这一重要元素，所述“前置条件”可理解为执行当前测试用例需要的前提条件，目前多采用人工补录的方式对缺失的“前置条件”进行补充，这将耗费一定的时间，也就是说，基于现有技术生成测试用例的效率较低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例的目的在于提供一种测试用例生成方法、装置及相关设备，用于解决现有技术生成测试用例的效率较低的问题。
[0006]为解决上述问题，本申请是这样实现的：
[0007]第一方面，本申请实施例提供了一种测试用例生成方法，包括：
[0008]将目标文本的编码信息输入至多尺度卷积神经网络中进行处理，获得第一特征信息；
[0009]将预配置的词库特征和所述第一特征信息进行融合，获得第二特征信息；
[0010]将所述第二特征信息输入第一全连接层进行分类处理，获得多个实体；
[0011]将所述多个实体的实体编码信息和所述目标文本的依赖编码信息输入第二全连接层进行分类处理，获得多个操作三元组和多个结果三元组，其中，所述实体编码信息为所述多个实体的编码表示，所述依赖编码信息为所述目标文本中多个词组之间的语法关系的编码表示，所述操作三元组包括用于指示前置条件的操作主语和用于指示测试步骤的操作宾语，所述结果三元组包括用于指示测试步骤的结果主语和用于指示预期结果的结果宾语；
[0012]根据所述多个操作三元组和所述多个结果三元组，生成测试用例。
[0013]第二方面，本申请实施例还提供一种测试用例生成装置，包括：
[0014]卷积模块，用于将目标文本的编码信息输入至多尺度卷积神经网络中进行处理，获得第一特征信息；
[0015]特征融合模块，用于将预配置的词库特征和所述第一特征信息进行融合，获得第二特征信息；
[0016]第一分类模块，用于将所述第二特征信息输入第一全连接层进行分类处理，获得
多个实体；
[0017]第二分类模块，用于将所述多个实体的实体编码信息和所述目标文本的依赖编码信息输入第二全连接层进行分类处理，获得多个操作三元组和多个结果三元组，其中，所述实体编码信息为所述多个实体的编码表示，所述依赖编码信息为所述目标文本中多个词组之间的语法关系的编码表示，所述操作三元组包括用于指示前置条件的操作主语和用于指示测试步骤的操作宾语，所述结果三元组包括用于指示测试步骤的结果主语和用于指示预期结果的结果宾语；
[0018]用例生成模块，用于根据所述多个操作三元组和所述多个结果三元组，生成测试用例。
[0019]第三方面，本申请实施例还提供一种通信设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
[0020]第四方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
[0021]在本申请实施例中，先利用多尺度卷积神经网络对目标文本的编码信息进行特征提取，再将所提取的特征信息与预配置词库特征进行融合，以获取第二特征信息，随后利用第一全连接层对所获得的第二特征信息进行分类，从而确定目标文本中包括的多个实体；最后利用第二全连接层对多个实体对应的实体编码信息和目标文本的依赖编码信息进行分析处理，以确定操作三元组和结果三元组，并在操作三元组的操作宾语和结果三元组的结果主语相同的情况下，相应生成包括有前置条件的测试用例，省去了人工补录测试用例的前置条件的步骤，提升了测试用例的生成效率。
附图说明
[0022]图1是本申请实施例提供的一种测试用例生成方法的流程示意图；
[0023]图2是本申请实施例提供的一种需求文档的分割操作的流程示意图；
[0024]图3是本申请实施例提供的一种目录结构的示意图；
[0025]图4是本申请实施例提供的一种多尺度卷积神经网络的结构示意图；
[0026]图5是本申请实施例提供的一种实体分类结果的示意图之一；
[0027]图6是本申请实施例提供的一种实体分类结果的示意图之二；
[0028]图7是本申请实施例提供的测试三元组和结果三元组的获取步骤的流程示意图；
[0029]图8是本申请实施例提供的一种测试用例生成装置的结构示意图；
[0030]图9是本申请实施例提供的通信设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。根据本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0032]本申请实施例中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描
述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。此外，本申请中使用“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，例如A和/或B和/或C，表示包含单独A，单独B，单独C，以及A和B都存在，B和C都存在，A和C都存在，以及A、B和C都存在的7种情况。
[0033]请参见图1，图1是本申请实施例提供的测试用例生成方法的流程示意图，如图1所示，测试用例生成方法包括以下步骤：
[0034]步骤101、将目标文本的编码信息输入至多尺度卷积神经网络中进行处理，获得第一特征信息。
[0035]其中，目标文本可理解为需求文档中携带有用例生成需求的任一文本内容。
[0036]如图2所示，优选应用文本拆分和层级目录提取相结合的方式对需求文档进行处理，以准确分割出需求文档中携带有用例生成需求的全部文本内容、以及每一文本内容对应的目录层级。
[0037]示例性地，在获得需求文档后，可以先根据需求文档中的标题次序及标题内容获得需求文档中的标题层级，并相应形成树状结构的标题目录；再根据对所获得的标题目录进行拆分，以获得标题目录中每一叶子节点的依赖关系(例如：一级标题
‑
二级标题...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种测试用例生成方法，其特征在于，包括：将目标文本的编码信息输入至多尺度卷积神经网络中进行处理，获得第一特征信息；将预配置的词库特征和所述第一特征信息进行融合，获得第二特征信息；将所述第二特征信息输入第一全连接层进行分类处理，获得多个实体；将所述多个实体的实体编码信息和所述目标文本的依赖编码信息输入第二全连接层进行分类处理，获得多个操作三元组和多个结果三元组，其中，所述实体编码信息为所述多个实体的编码表示，所述依赖编码信息为所述目标文本中多个词组之间的语法关系的编码表示，所述操作三元组包括用于指示前置条件的操作主语和用于指示测试步骤的操作宾语，所述结果三元组包括用于指示测试步骤的结果主语和用于指示预期结果的结果宾语；根据所述多个操作三元组和所述多个结果三元组，生成测试用例。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将目标文本的编码信息输入至多尺度卷积神经网络中进行处理，获得第一特征信息之前，所述方法还包括：对目标文本进行编码处理，获得所述目标文本中每一字符的内容编码和位置编码，其中，所述内容编码用于指示每一字符的字符含义，所述位置编码用于指示每一字符在所述目标文本中的位置，所述内容编码的维度和所述位置编码的维度相同；对所述目标文本中每一字符的内容编码和位置编码进行求和处理，获得所述目标文本的编码信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二特征信息输入第一全连接层进行分类处理，获得多个实体之后；所述将所述多个实体的实体编码信息和所述目标文本的依赖编码信息输入第二全连接层进行分类处理，获得多个操作三元组和多个结果三元组之前，所述方法还包括：对目标实体的子特征信息依次进行池化处理和全连接处理，获得所述目标实体的语义编码，其中，所述目标实体为所述多个实体中的任一实体，所述目标实体的子特征信息为所述第二特征信息中对应所述目标实体的部分特征信息；对所述目标实体的子特征信息进行位置编码，获得所述目标实体的相对位置编码，其中，所述相对位置编码用于指示所述目标实体中每一字符与所述目标实体的开始字符之间的相对位置；汇总所述目标实体的语义编码和所述目标实体的相对位置编码，获得所述目标实体的目标编码信息，其中，所述实体编码信息包括所述目标编码信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二特征信息输入第一全连接层进行分类处理，获得多个实体之后；所述将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈倩子，
申请(专利权)人：中移智行网络科技有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：