[发明专利]用于应用中的错误诊断的方法、装置和计算机存储介质

说明书

本公开的实施例提供了用于应用错误诊断的方法、装置和计算机存储介质。例如，一种用于应用错误诊断的方法包括：获得与应用中的错误有关的信息；生成与所述应用中的错误有关的所述信息的编码；确定所述编码与一个或者多个预定编码之间的相似度，所述一个或者多个预定编码中的每一个与已知的软件缺陷相关联；以及通过所述相似度与预定阈值的比较，确定与所述应用中的错误相关的至少一个软件缺陷。利用本公开的实施例，可以自动地检测应用中的错误。在一些实施例中，还可以自动提供针对所检测到的错误的解决方案，改善用户体验。

技术领域

本公开的实施例一般地涉及软件应用的技术领域，并且更具体地，涉及用于应用中的错误诊断的方法、装置和计算机存储介质。

背景技术

理想情况下，期望向客户提供的应用程序存在零缺陷(bug)。然而，由于某些原因，存在已知缺陷一些软件有时仍然会被发布。此外，一些缺陷可能在产品发布后才被检测到，并且在以后的版本中被修复。当在客户环境中出现问题时，如何检测这些问题以及如何为客户提供正确的解决方案是应该解决的问题。

发明内容

本公开的实施例中提供了用于应用错误诊断的方法、装置和计算机存储介质。

在本公开的第一方面，提供一种应用错误诊断的方法。该方法包括：获得与应用中的错误有关的信息；生成与所述应用中的错误有关的所述信息的编码；确定所述编码与至少一个预定编码之间的相似度，所述至少一个预定编码中的每一个与已知的软件缺陷相关联；以及通过所述相似度与第一阈值的比较，确定与所述应用中的错误相关的至少一个软件缺陷。

在一些实施例中，生成所述编码可以包括：对所述信息进行向量化，以获得所述编码。在进一步的实施例中，对所述信息进行向量化可以包括：对所述信息中的词语进行向量化，以获得词语向量；以及基于所述词语向量，获得所述信息中的语句的向量。

在一些实施例中，生成所述编码可以包括：删除所述信息中的停顿词；以及基于删除停顿词后的信息生成所述编码。

在一些实施例中，可以基于术语频率-反向文件频率(TF-IDF)或者Word2vec模型来对所述信息进行所述向量化。

在一些实施例中，与应用中的所述错误有关的所述信息可以包括该应用的环境信息以及以下中的至少一项：来自客户环境的关键错误日志段、来自缺陷跟踪系统的缺陷信息、以及来自支持页面或者支持服务器的解决方案信息。

在一些实施例中，该至少一个预定编码可以来自预先存储的语料库。

在一些实施例中，确定所述编码与至少一个预定编码之间的相似度可以包括：基于编码之间的欧式距离或者余弦函数来确定该相似度。

在一些实施例中，该方法可以进一步：获取与所述已知的软件缺陷有关的信息；以及基于与所述已知的软件缺陷有关的所述信息来更新所述至少一个预定编码，以用于后续的错误诊断。

在一些实施例中，该方法可以进一步包括：获得所确定的所述至少一个软件缺陷的描述；确定所述描述与至少一个预定解决方案的描述之间的描述相似度；以及基于所确定的所述描述相似度与第二阈值的比较，确定用于解决所述应用中的所述错误的至少一个解决方案。在进一步的实施例中，该至少一个预定解决方案可以来自支持网页或者支持服务器。

在另一实施例中，确定所述描述与至少一个预定解决方案的描述之间的描述相似度可以包括：获得所述至少一个软件缺陷的所述描述的向量化表示；以及通过比较所述向量化表示与所述至少一个预定解决方案的描述向量来确定所述描述相似度。在又一实施例中，可以基于向量之间的欧式距离或者余弦函数来确定所述向量化表示与所述至少一个预定解决方案的描述向量之间的描述相似度。在一些实施例中，该描述可以包括至少一个软件缺陷的标题。

在一些实施例中，该方法可以进一步包括：获取与该应用有关的可用解决方案；以及基于所获取的可用解决方案，更新该至少一个预定解决方案，以用于后续的错误诊断。