[发明专利]测试用例推荐方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种测试用例推荐方法、装置和电子设备，首先获取到目标项目的项目文档，然后从该项目文档中获取初始关键词，基于该初始关键词确定与该目标项目相关联的最终关键词；最后将该最终关键词输入至预先训练完成的用例推荐模型中，输出该目标项目的测试用例；该方式可以从目标项目的项目文档中自动获取初始关键词，从而可以避免因人工分析需求时存在的识别歧义，所导致的需求分析不足的问题，并且，该方式还对初始关键词进行扩展得到最终关键词，基于该最终关键词所输出的测试用例更加丰富，从而可以保证所设计的测试用例满足测试需求。

技术领域

本发明涉及软件测试技术领域，尤其是涉及一种测试用例推荐方法、装置和电子设备。

背景技术

测试用例是指对一项特定的软件产品进行测试任务的描述，通常包括测试输入、执行条件以及预期结果等，通过测试用例可以核实软件产品是否满足特定软件需求；现有软件项目中，当需要对软件测试用例的需求进行分析时，往往需要参与、设计过多个相似项目的经验丰富的人员参与，这种人工分析需求的方式对参与人员要求较高，工作反复且进行时间较长，并且，存在因语言翻译、文化差异、使用角色等各因素带来的识别歧义，容易导致需求分析不足，从而无法保证所设计的测试用例满足测试需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种测试用例推荐方法、装置和电子设备，以提高需求分析的准确性，保证所设计的测试用例满足测试需求。

本发明提供的一种测试用例推荐方法，所述方法包括：获取目标项目的项目文档；从所述项目文档中获取初始关键词，基于所述初始关键词确定与所述目标项目相关联的最终关键词；其中，所述最终关键词包括所述初始关键词，以及与所述初始关键词相关的关键词；将所述最终关键词输入至预先训练完成的用例推荐模型中，输出所述目标项目的测试用例。

进一步的，所述从所述项目文档中获取初始关键词的步骤包括：将所述项目文档输入至预先训练完成的词汇模型中，输出所述初始关键词。

进一步的，所述词汇模型通过下述方式训练得到：获取第一项目文档样本；其中，所述第一项目文档样本中标记有关键词标签；将所述第一项目文档样本输入至初始词汇模型中，以通过所述初始词汇模型提取所述第一项目文档样本中的关键词，得到输出结果；基于所述关键词标签和所述输出结果确定第一损失值，基于所述第一损失值更新所述初始词汇模型的权重参数；继续执行获取第一项目文档样本的步骤，直至所述初始词汇模型收敛，得到所述词汇模型。

进一步的，预设词库中包括多个关键词组，每个所述关键词组中包括预设有关联关系的多个关键词；所述基于所述初始关键词确定与所述目标项目相关联的最终关键词的步骤包括：从所述预设词库中查找包括所述初始关键词的至少一部分关键字的目标关键词组；将所述目标关键词组中的多个关键词，确定为与所述目标项目相关联的所述最终关键词。

进一步的，所述方法还包括：如果所述预设词库中不包含所述初始关键词，将所述初始关键词更新至所述预设词库中。

进一步的，所述用例推荐模型通过下述方式得到：获取第二项目文档样本；其中，所述第二项目文档样本携带有与所述第二项目文档样本对应的第一参考测试用例；将所述第二项目文档样本输入至初始用例推荐模型中，以通过所述初始用例推荐模型输出第一测试用例；基于所述第一测试用例和所述第一参考测试用例确定第二损失值，基于所述第二损失值更新所述初始用例推荐模型的权重参数；继续执行获取第二项目文档样本的步骤，直至所述初始用例推荐模型收敛，得到训练后的第一用例推荐模型；获取项目文档验证样本，基于所述项目文档验证样本和所述第一用例推荐模型，确定所述用例推荐模型；其中，所述项目文档验证样本携带有与所述项目文档验证样本对应的第二参考测试用例。