[发明专利]一种测试任务的测试资源分析方法及相关设备

说明书

本公开提供的一种测试任务的测试资源分析方法及相关设备，可应用于人工智能领域或金融领域，获得测试任务的测试属性数据、测试人员数据以及预设测试时长；利用测试属性数据、测试人员数据和预设测试时长，构建测试任务对应的知识图谱；将知识图谱输入至预先训练好的任务完成时间预测模型中，获得任务完成时间预测模型输出的与测试任务对应的测试预测时长；利用预设测试时长与测试预测时长，确定测试任务所需的额外测试时长。本公开通过任务完成时间预测模型，利用测试任务的测试属性数据、测试人员数据和预设测试时长构成知识图谱，对测试任务的资源匹配程度进行分析和评估，得到测试任务所需的额外测试时长，有助于合理安排测试任务的测试资源。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种测试任务的测试资源分析方法及相关设备。

背景技术

当前，在科技企业运营中，各部门之间需要相互配合工作。在一个测试任务中，每个部门在该测试任务中涉及的工作量可能比较大，特别是在一个时间很紧急且工作量很大的测试任务中，测试任务的项目组很难准确地估计测试资源与测试任务的匹配程度，难以正确、合理且有效地预先安排满足测试任务所需的资源，从而拖慢测试任务进度。

因此，如何多测试任务的测试资源进行有效分析，成为本领域技术人员急需解决的技术问题。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种测试任务的测试资源分析方法及相关设备，技术方案如下：

一种测试任务的测试资源分析方法，包括：

获得测试任务的测试属性数据、测试人员数据以及预设测试时长；

利用所述测试属性数据、所述测试人员数据和所述预设测试时长，构建所述测试任务对应的知识图谱；

将所述知识图谱输入至预先训练好的任务完成时间预测模型中，获得所述任务完成时间预测模型输出的与所述测试任务对应的测试预测时长；

利用所述预设测试时长与所述测试预测时长，确定所述测试任务所需的额外测试时长。

可选的，所述利用所述测试属性数据、所述测试人员数据和所述预设测试时长，构建所述测试任务对应的知识图谱，包括：

建立所述测试属性数据、所述测试人员数据和所述预设测试时长中的实体、实体属性以及所述实体之间的关联关系，获得所述测试任务对应的知识图谱。

可选的，所述将所述知识图谱输入至预先训练好的任务完成时间预测模型中，获得所述任务完成时间预测模型输出的与所述测试任务对应的测试预测时长，包括：

将所述知识图谱输入至预先训练好的任务完成时间预测模型中，以使所述任务完成时间预测模型将所述知识图谱中的实体、实体属性以及所述实体之间的关联关系分解为多个向量矩阵，根据所述多个向量矩阵，计算出与所述测试任务对应的测试预测时长，并输出所述测试预测时长。

可选的，所述测试属性数据包括所述测试任务的测试案例、接口文档、所述测试案例的数量以及所述接口文档中的接口数量，所述测试人员数据包括所述测试任务的测试人员、所述测试人员的数量以及级别。

可选的，所述任务完成时间预测模型为BERT预训练模型。

一种测试任务的测试资源分析装置，包括：第一获得单元、知识图谱构建单元、第二获得单元以及额外测试时长确定单元，

所述第一获得单元，用于获得测试任务的测试属性数据、测试人员数据以及预设测试时长；

所述知识图谱构建单元，用于利用所述测试属性数据、所述测试人员数据和所述预设测试时长，构建所述测试任务对应的知识图谱；