[发明专利]测试用例生成方法、装置、电子设备和存储介质有效
申请号: | 202210746072.5 | 申请日: | 2022-06-28 |
公开(公告)号: | CN115145812B | 公开(公告)日: | 2023-08-01 |
发明(设计)人: | 焦佳成 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 北京易光知识产权代理有限公司 11596 | 代理人: | 阎敏;徐升升 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 测试 生成 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种测试用例生成方法,包括:
利用测试用例生成网络对接口元数据进行处理,得到所述接口元数据对应的测试用例,包括:采用所述测试用例生成网络中的第一子网络对所述接口元数据的数值类型参数进行处理,得到所述数值类型参数对应的第一处理结果;并且,采用所述测试用例生成网络中的第二子网络对所述接口元数据的字符串类型参数进行处理,得到所述字符串类型参数对应的第二处理结果;根据所述接口元数据的信息组织方式,将所述第一处理结果和所述第二处理结果填充到对应接口的属性中,形成所述接口元数据对应的测试用例;
对所述测试用例的质量进行评估,在所述测试用例的质量不满足预定要求的情况下,对所述测试用例生成网络进行调整;针对调整后的测试用例生成网络,返回执行所述利用测试用例生成网络对接口元数据进行处理,得到所述接口元数据对应的测试用例的步骤,直至得到的测试用例的质量满足预定要求为止;以及,
在得到的测试用例的质量满足所述预定要求的情况下,输出该测试用例。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述采用所述第一子网络对所述接口元数据的所述数值类型参数进行处理,得到所述数值类型参数对应的第一处理结果,包括:
将所述接口元数据的多个数值类型参数组成第一向量,所述第一向量中的各个元素分别对应所述接口元数据的各个数值类型参数;
采用所述第一子网络对所述第一向量进行计算,得到第二向量;所述第二向量中的各个元素分别对应所述各个数值类型参数对应的第一处理结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述第一子网络包含多个隐藏层,每个所述隐藏层对所述隐藏层的输入向量中的各个元素分别进行线性处理,并利用对所述各个元素的处理结果生成输出向量;
所述第一子网络的第一个隐藏层的输入向量为所述第一向量;
所述第一子网络的相邻两个隐藏层中,前一个隐藏层的输出向量作为后一个隐藏层的输入向量;
所述第一子网络的最后一个隐藏层的输出向量为所述第二向量。
4.根据权利要求1-3中任一所述的方法,其中,所述第二子网络包括多轮对话问答模型;
所述采用所述第二子网络对所述接口元数据的字符串类型参数进行处理,得到所述字符串类型参数对应的第二处理结果,包括:
利用所述接口元数据的标签数据和所述接口元数据的字符串类型参数生成问题文本;
将所述问题文本输入所述多轮对话问答模型,得到针对所述问题文本的回答文本;
对所述回答文本进行分词和/或关键词提取,得到所述字符串类型参数对应的第二处理结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述将所述问题文本输入所述多轮对话问答模型,得到针对所述问题文本的回答文本,包括:
将所述问题文本和接口文档输入所述多轮对话问答模型,得到针对所述问题文本和所述接口文档的回答文本;其中,所述接口文档为由所述接口元数据的标签数据所对应的文档信息组成的文档。
6.根据权利要求4所述的方法,其中,所述多轮对话问答模型由通用问答数据集中的训练样本和所述接口元数据的标签数据所对应的历史问答信息训练得到。
7.根据权利要求1-3中任一所述的方法,其中,所述对所述测试用例的质量进行评估,包括:
按照所述测试用例的内容调用测试接口,从所述测试接口接收所述测试用例的实际覆盖行数;
根据所述实际覆盖行数确定所述测试用例的实际覆盖率;
根据所述测试用例的实际覆盖率及预先设定的目标覆盖率,对所述测试用例的质量进行评估。
8.根据权利要求7所述的方法,还包括:
在所述测试用例的实际覆盖率大于所述预先设定的目标覆盖率的情况下,对所述目标覆盖率进行修改,使修改后的目标覆盖率等于所述测试用例的实际覆盖率。
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