[发明专利]一种基于语义分析的测试数据处理方法及装置

说明书

本文涉及金融科技领域，尤其涉及一种基于语义分析的测试数据处理方法及装置。包括，对用户输入的测试场景描述进行语义分析，并根据语义分析的结果对测试场景基础数据进行自动化处理，快速出具测试场景基础数据的处理结果，做到“一键出数”，省略了用户对测试场景进行分析的过程，不再需要用户手动配置检索参数，解决了现有技术中获取测试数据的统计、分析结果的操作步骤复杂，耗时较长，对于非专业的用户，往往会因配置错误而导致获得的测试数据的统计、分析结果存在偏差的问题。

技术领域

本文涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于语义分析的测试数据处理方法及装置。

背景技术

测试数据是软件测试生命周期中不可或缺的活动成果，通过对测试数据进行场景化的统计、分析，使得测试人员能够全面掌控项目测试进度、了解项目测试过程。在实际应用中，要想获得某种场景下的测试数据的统计、分析结果，需要专业人员手工对测试数据进行统计、分析，或用户线下对测试场景进行分析后，在系统中针对测试场景进行复杂的检索配置，才能得到汇集的结果，获取测试数据的统计、分析结果的操作步骤复杂，耗时较长，对于非专业的用户，往往会因配置错误而导致获得的测试数据的统计、分析结果存在偏差。

现在亟需一种基于语义分析的测试数据处理方法，从而解决现有技术中获取测试数据的统计、分析结果的操作步骤复杂，耗时较长，对于非专业的用户，往往会因配置错误而导致获得的测试数据的统计、分析结果存在偏差的问题。

发明内容

为解决现有技术中的问题，本文实施例提供了一种基于测试场景语义分析的数据自动化获取方法及装置，实现了对用户输入的测试场景描述进行语义分析，并根据语义分析的结果对测试场景基础数据进行自动化处理，快速出具测试场景基础数据的处理结果，做到“一键出数”，省略了用户对测试场景进行分析的过程，不再需要用户手动配置检索参数，解决了现有技术中获取测试数据的统计、分析结果的操作步骤复杂，耗时较长，对于非专业的用户，往往会因配置错误而导致获得的测试数据的统计、分析结果存在偏差的问题。

为了解决上述技术问题，本文的具体技术方案如下：

一方面，本文实施例提供了一种基于语义分析的测试数据处理方法，所述方法包括，对用户输入的测试场景描述文本进行语义分词，并对分词结果进行分类处理，得到每个词元的类别，所述类别包括数据体类、约束条件类、数据标识类；

利用属于所述数据体类的词元对测试场景基础数据进行初筛，得到初始数据；

根据所述约束条件类的词元确定约束范围，并从所述初始数据的多个字段中确定约束条件字段，确定所述约束条件字段的值符合所述约束范围的初始数据，得到目标数据；

根据所述数据标识类的词元确定数据处理方式，并从所述目标数据的多个字段中确定数据处理字段，按照所述数据处理方式对所述数据处理字段的值进行处理，得到处理结果；

将所述处理结果提供给所述用户。

进一步地，对用户输入的测试场景描述文本进行语义分词，并对分词结果进行分类处理，得到每个分词的类别进一步包括：

对所述测试场景描述文本进行分词处理，得到多个词元；

将所述词元进行向量化处理，得到每个分词的词向量；

对所述词向量进行降维处理；

利用预先训练好的KNN模型对降维后的词向量进行计算，得到所述词元的类别。

进一步地，将所述词元进行向量化处理之前，所述方法还包括：

根据预设的停用词列表过滤所述词元中的停用词，以便于对过滤所述停用词后的词元进行向量化处理。

进一步地，利用属于所述数据体类的词元对测试场景基础数据进行初筛进一步包括：