CN106294186A - 智能软件自动化测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能软件自动化测试方法，旨在解决现有的自动化软件测试主要还是依赖于软件测试工程师所编写的脚本语言的问题，本发明通过建立的先验知识库、分词知识库和分句知识库，提取依据输入模板输入的自然语言，并将其转化为可供机器语言自我实现的机器语言，从而具有简化软件测试工程师的工作内容，提高软件测试工程师工作效率的优点。

Description

智能软件自动化测试方法

技术领域

本发明涉及软件测试方法，尤其涉及一种智能软件自动化测试方法。

背景技术

在如今软件产品快速的更新迭代下，一款软件产品要在市场中具备一定的竞争力，毫无疑问，该软件产品必须具有过硬的质量，这样就给软件产品质量的把控环节——软件测试提出了新的要求。

自动化测试是软件测试必然的发展方向，但自动化测试不是简单的用代码或者工具代替手工测试，降低测试成本、增强测试方案的可读性是自动化测试所追求的新特点。

比如专门用于测试和验证RESTful服务的工具REST-assured，使得基于HTTP的RESTful服务编写测试变得更加的简单；在比如安卓系统功能测试工具Espresso，在其微小的内核API中隐藏了复杂的实现细节，以帮助软件测试工程师写出更简洁、快速、可靠的测试。

现有的软件自动化测试还主要依赖于软件测试工程师编写测试脚本来实现，而且要实现一个高质量的自动化测试，就要求软件测试工程师具备较高的编程技能，这在无形之中即提高了软件测试的成本。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能软件自动化测试方法，具有将按照输入模板输入的自然语言的内容进行提取并自动识别，以及基于建立的先验知识库将自然语言转化为机器语言的优点。

本发明的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种智能软件自动化测试方法，包括下列步骤：

S1、通过设有的语言输入单元并依据所述语言输入单元中内置的输入模板输入自然语言，基于建有的包括词性、词义的分词知识库对所述自然语言进行分词检索，所述分词检索包括下列步骤：

（1）以位于首位的字为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第一语义库；

（2）以位于首位的字和位于第二位的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第二语义库；

（3）以位于首位的字、位于第二位的字和第三位的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第三语义库；

（4）以此类推，直至遇到换行符或者是标点符号时，即结束这一轮的检索，而后分别以位于第二位的字以及其与在其之后的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并依次存储检索结果；

S2、依据不重复原则，以分词检索获得的各个检索结果为对象组合出具有多种断句形式的分句，并依次以各断句形式组合形成的分句为检索对象，在建立有的以断句形式存储的分句知识库中进行检索，并将检索到的具有相同断句形式的分句判断为这一自然语言句子的正确断句形式；

S3、基于机器学习所建立的包括自然语言与机器语言的对应关系的先验知识库，将S2步骤中判断为正确的断句形式的分句转换为对应的机器语言。

与现有技术相比，本发明能够将按照输入模板输入的自然语言进行内容提取以及断句操作和判断，从而依据机器学习所建立起的先验知识库将判断为正确的断句形式的分句转化为机器语言，以供机器自我识别和实现，具有简化软件测试工程师的工作内容、提高软件测试工程师的工作效率的优点。

附图说明

图1是本实施例的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

一种智能软件自动化测试方法，参照图1，包括

S1、首先根据软件的功能测试特点，选择不同类型的多个训练样本对机器进行学习训练，从而建立起包括自然语言和机器语言的对应关系的先验知识库；

比如通过输入“点击功能键1”即对应到机器语言“button1_click()”事件的方式使机器完成学习和记忆的过程。

S2、通过设有的语言输入单元并依据所述语言输入单元中内置的输入模板输入自然语言，本实施例中的输入模板是指按照一定的规则形式排列而成的自然语言句子，比如以“第1步，点击发送键1次”这样的格式输入，两两分句之间以换行符进行分隔；另外，标点符号比如逗号、句号、感叹号、顿号、点号皆作为分词的分隔符。

然后基于建有的包括词性、词义的分词知识库对所述自然语言句子进行分词检索，比如在分词知识库中存储有“点击”一词，在该词的词性标签下记录为“动词”，在含义标签下记录为“敲击鼠标的动作”，再比如在分词知识库中存储有“1次”一词，在该词的词性标签下记录为“量词”。

分词检索包括下列步骤：

（1）以位于首位的字为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第一语义库；

（2）以位于首位的字和位于第二位的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第二语义库；

（3）以位于首位的字、位于第二位的字和第三位的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第三语义库；

（4）以此类推，直至遇到换行符或者标点符号时，即结束这一轮的检索，而后分别以位于第二位的字以及其与在其之后的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并依次存储检索结果；

比如以“第1步，点击发送键1次”为例进行检索，先以“第”为检索对象检索到“第”这个结果并存储，而后以“第1”为检索对象并将检索到的“第1”这个结果进行存储，再以“第1步”为检索对象并将检索到的“第1步”这个结果进行存储，后一个字符为逗号，所以再以“1”为检索对象并将检索到的“1”这个结果进行存储，然后以“1步”为检索对象并将检索到的“1步”这个结果进行存储，这样即得到了下表所示的结果，

第	1	步
			第1	1步
第1步

S3、依据不重复原则，以各检索结果为对象组合出具有多种断句形式的分句，并依次以各断句形式组合而成的分句为检索对象，在建立有的以断句形式存储的分句知识库中进行检索，并将检索到的具有相同断句形式的分句判断为这一自然语言句子的正确断句形式；

比如以上述表格中所列出的检索结果为例，可以组合出以下几种断句组合：

（1）第/1/步；

（2）第1/步；

（3）第/1步；

（4）第1步；

然后分别以上述（1）、（2）、（3）、（4）四种断句形式的分句作为检索对象在分句知识库中进行检索，而在分句知识库中存储有的断句形式为“第1步”，所以即判断“第1步”为该分句的正确断句形式。

S4、基于机器学习所建立的包括自然语言与机器语言的对应关系的先验知识库，将S3步骤中判断为正确的断句形式的分句转换为对应的机器语言。

Claims (1)

1.一种智能软件自动化测试方法，其特征是：包括下列步骤：

S1、通过设有的语言输入单元并依据所述语言输入单元中内置的输入模板输入自然语言，基于建有的包括词性、词义的分词知识库对所述自然语言进行分词检索，所述分词检索包括下列步骤：

（1）以位于首位的字为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第一语义库；

（2）以位于首位的字和位于第二位的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第二语义库；

（3）以位于首位的字、位于第二位的字和第三位的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并将在所述分词知识库中检索到的检索结果存入第三语义库；

（4）以此类推，直至遇到换行符或者是标点符号时，即结束这一轮的检索，而后分别以位于第二位的字以及其与在其之后的字组合而成的词为检索对象在所述分词知识库中进行检索，并依次存储检索结果；

S2、依据不重复原则，以分词检索获得的各个检索结果为对象组合出具有多种断句形式的分句，并依次以各断句形式组合形成的分句为检索对象，在建立有的以断句形式存储的分句知识库中进行检索，并将检索到的具有相同断句形式的分句判断为这一自然语言句子的正确断句形式；

S3、基于机器学习所建立的包括自然语言与机器语言的对应关系的先验知识库，将S2步骤中判断为正确的断句形式的分句转换为对应的机器语言。