[发明专利]一种基于深度学习的多语言系统的测试方法

说明书

本发明提供了一种基于深度学习的多语言系统的测试方法，该方法为：步骤1、对多语言系统的产品语种配置信息的读取，确认被测的多语言系统各控件、交互、图形需要展示的位置、图形、文字信息，将该些待测预设信息存入匹配数据库存放，步骤2、设置一测试执行模块，通过测试执行模块进行智能测试执行，所述智能测试执行包括：被测产品进行语种下的自动化翻译正确性检测、控件功能性检测、产品业务交互检测；步骤3、将测试结果与所述期望值做对比，输出实际值与期望值不同的差异化功能点，并形成差异的用例清单；步骤4、汇总测试结果并推送测试报告；本发明能进行自动化测试，减少人工投入成本。

技术领域

本发明涉及多语言系统的测试技术领域，特别是一种基于深度学习的多语言系统的测试方法。

背景技术

随时社会的发展，现有很多公司在国外有较多海外产品，支持英语与阿拉伯语，但是两个语言：

(1)由于成本的关系，被测产品需要支持双语种的切换，而阿拉伯语种环境下，系统各处的表现与非阿语的环境下存在较多不同，如文字键入方向，控件位置显示位置等等，在日常测试和版本迭代后的测试需要投入较多的人工检查成本。

(2)阿拉伯语种的检查较英语存在一定的难度，对测试同学语言的熟悉度要求较高，在产品大量界面布局的情况下，需要对全站点进行阿拉伯语翻译准确性的检查，存在较大难度和风险。

(3)测试团队在考虑产品自动化方案的时候，对于不同特性截然不同的两个语种，如果引入UI自动化，可能存在较多维护的成本。

发明内容

为克服上述问题，本发明的目的是提供一种基于深度学习的多语言系统的测试方法，测试准确性高，成本低。

本发明采用以下方案实现：一种基于深度学习的多语言系统的测试方法，所述测试方法包括如下步骤：

步骤1、对多语言系统的产品语种配置信息的读取，确认被测的多语言系统各控件、交互、图形需要展示的位置、图形、文字信息，将该些待测预设信息存入匹配数据库存放，用以作为后续测试的期望值；

步骤2、设置一测试执行模块，通过测试执行模块进行智能测试执行，该测试执行模块基于AI深度学习进行智能控件获取和脚本触发，所述智能测试执行包括：被测产品进行语种下的自动化翻译正确性检测、控件功能性检测、产品业务交互检测；

步骤3、将测试结果与所述期望值做对比，输出实际值与期望值不同的差异化功能点，并形成差异的用例清单；

步骤4、汇总测试结果并推送测试报告。

进一步的，所述步骤1进一步具体包括：步骤1.1、获取被测多语言系统的待测预设信息时，判断被测系统是否已经设置语种，是，则获取设置语言，进入步骤1.2；否，获取客户端默认语言，进入步骤1.2；

步骤1.2、获取的语言是英语或者阿拉伯语，则根据语种和产品业务场景梳理待执行的测试用例；

步骤1.3、对多语言系统的产品语种配置信息的读取，确认被测的多语言系统各控件、交互、图形需要展示的位置、图形信息，将该些待测预设信息存入匹配数据库存放。

进一步的，所述被测多语言系统处在阿拉伯语种下，则各控件图形的预设值是：文本输入框展示，显示对应输入框或者复选框+表单字段名，且光标在文字左侧；且多语言系统各处图形内文字是阿拉伯语。

进一步的，所述测试执行模块能对控件读取和智能识别，能对被测系统各级功能菜单控件、图片、按钮语言信息进行智能识别和获取，依据预先训练好的AI深度学习库的匹配值，识别出被测系统界面出现的控件分别为哪些，再结合图像识别能力，将界面对应文字信息、控件的文本信息识别出来，并识别控件位置信息、控件形态为后续对应的控件触发做好准备。