[发明专利]基于人工智能的测试报告分析方法、装置、设备及介质

说明书

本申请适用于自动化测试技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的测试报告分析方法、装置、设备及介质。该方法通过获取基于第一测试报告集构建的根因集合和训练集及第二测试报告集，提取第二测试报告集中每个测试报告的报错关键点，将每个报错关键点与根因集合进行匹配，得到根因字段，将根因字段作为对应测试报告的标注，根据标注后的测试报告和对应的报错关键点，生成测试数据向量构成测试集，将训练集与测试集进行K近邻相似性分析，确定相似性最大时对应的K值为目标个数，提取待分析测试报告的报错关键点，确定从根因集合中匹配到目标个数的根因为待分析测试报告的分析结果，从而实现测试报告的自动化分析，能够有效地提高测试开发效率。

技术领域

本申请适用于自动化测试技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的测试报告分析方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，测试人员在进行测试作业过程的前期会针对业务场景，规划编写用例集，编排用例上下文模拟业务场景.在执行用例结束后，一般会从工具平台获取到测试报告从测试报告中获取测试用例执行的结果进行分析，这种需要测试人员分析的原始作业，往往要根据原始报错时的信息，例如，报错日志、错误堆栈信息、断言数据、甚至响应数据，从而精准分析得到错误的大致根因。而这种初始分析会耗费大量时间，但是对于一般复杂软件系统来时，往往系统异常的产生是不可控的小型“沙堆实验”，现有技术并没有能够根据测试用例执行报告给出报错分析结果的技术，使得开发人员的测试效率被限制，造成资源浪费。因此，如何为测试报告进行自动化的预估分析，以提高测试开发效率成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于人工智能的测试报告分析方法、装置、设备及介质，以解决减少人工参与来实现预测任务，以提高效率和预测准确度的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的测试报告分析方法，所述测试报告分析方法包括：

获取基于第一测试报告集构建的根因集合和训练集，所述训练集包括至少一个训练数据向量，所述训练数据向量由标注根因字段的测试报告形成；

获取第二测试报告集，并提取所述第二测试报告集中每个测试报告的报错关键点，将每个报错关键点与所述根因集合进行匹配，得到对应报错关键点的根因字段；

将所述根因字段作为对应测试报告的标注，根据标注后的测试报告和对应的报错关键点，生成测试数据向量，得到测试集；

将所述训练集与所述测试集进行K近邻相似性分析，确定相似性最大时对应的K值为目标个数；

提取待分析测试报告的报错关键点，确定从所述根因集合中匹配到所述目标个数的根因为所述待分析测试报告的分析结果。

在一实施方式中，基于第一测试报告集构建的根因集合和训练集具体包括：

获取第一测试报告集，提取所述第一测试报告集中每个测试报告的报错关键点；

采集人工对所有报错关键点的根因字段，将所有的根因字段与对应的报错关键点映射形成根因集合；

将根因字段作为对应测试报告的标注，得到标注后的测试报告，将所述标注后的测试报告和对应的报错关键点进行向量化，确定向量化结果为训练集中一个训练数据向量。

在一实施方式中，提取所述第一测试报告集中每个测试报告的报错关键点包括：

提取所述第一测试报告集中每个测试报告的第一报错信息；

对所述第一报错信息进行降噪，确定降噪结果为报错关键点。

在一实施方式中，采集人工对所有报错关键点的根因字段，将所有的根因字段与对应的报错关键点映射形成根因集合包括：

提取所有报错关键点中为第一分类的第一类报错关键点；