Gtest_【智能测试专场】-《基于AI的遗漏用例智能推荐》龙湖千丁数科史永懋.pdf

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1、测无止境 数智共进2024全球软件测试技术峰会北京 12月基于AI的遗漏用例智能推荐演讲人：史永懋2024年12月06日姓名：史永懋北京邮电大学硕士，龙湖集团千丁数科智慧空间研究院测试负责人，具有15+年软件测试与质量保障经验，业务领域涉及通信、互联网、AIoT等。善于通过工具框架做测试提效，先后参与开发了接口自动化用例自动生成、精准测试平台、基于GPT的测试用例自动生成等测试框架，引领团队持续通过测试技术解决质量痛点，提升测试质量和效率。个人形象照片项目背景落地实现思路实践方案演进目录CONTENTSCONTENTS4213总结与展望01 项目背景设计全面和高质量的测试用例是非常重要的。测试

2、用例的编写需要考虑到系统的各个方面，并尽可能涵盖所有可能的测试场景。遗漏测试用例？系统复杂性时间压力思考能力人员经验系统规模文档不完善项目背景项目背景自动化和效率大量当前需求大量历史用例智能化推荐语义理解上下文关系场景识别AI能力爆发机器学习深度学习大语言模型全面性和覆盖范围语义匹配场景相似度02 落地实现思路目标：智能推荐工具可以帮助测试团队发现并填补测试用例设计的遗漏。它可以提供更全面的测试覆盖，并减少由于测试人员思考不足而导致的遗漏问题。自然语言处理关键字分析语义分析、场景分析相似度计算词频、向量空间推荐算法用例筛选测试需求管理获取测试需求信息遗漏用例数据获取历史测试用例场景获取用例标题

3、、步骤、期望结果用例推荐管理用例格式标准化推荐平台化落地实现思路落地实现思路03 实践方案演进阶段一：关键字精准匹配用户故事的信息未包含精准的关键字信息时，无法推荐用例匹配源用例库目录的关键字匹配目的精准匹配匹配方式用户故事标题、验收标准、补充信息命中的用例库关键字目录下的全部用例推荐用例不足阶段二：关键字近义词匹配匹配源用例库目录的关键字，及其近义词匹配目的近义词匹配匹配方式用户故事标题、验收标准、补充信息命中的用例库关键字目录下的全部用例推荐用例与阶段一相比的变化 用例库目录由单一关键字，变为多个关键字，命中任何一个关键字，即推送该目录下的全部用例 匹配方式由关键字精准匹配，变为与关键字的

4、近义词匹配阶段二：关键字近义词匹配Python近义词库：synonyms该库包含词汇量达到125792，主要应用于文本对齐、推荐算法、相似度计算、语义偏移、关键字提取、概念提取、自动摘要、搜索引擎等 NLP 任务场景。import synonymssynonyms加载中.Building prefix dict from xxxsite-packagessynonymsdatavocab.txt.DEBUG:jieba:Building prefix dict from xxxsite-packagessynonymsdatavocab.txt.Loading model from cache

5、 xxxjieba.ud3addd43c183638467b759420f416553.cacheDEBUG:jieba:Loading model from cache xxxjieba.ud3addd43c183638467b759420f416553.cacheset LOG_LEVEL WARNINGSynonyms:v3.23.5,Project home:https:/ Sponsored by Chatoperadeliver your chatbots with Chatopera Cloud Services-https:/Module file path:xxxsite-p

6、ackagessynonymssynonyms.py*NOTICE*Require license to download model package,purchase from https:/ load wordseg dict xxxsite-packagessynonymsdatavocab.txt.Loading model cost 1.564 seconds.DEBUG:jieba:Loading model cost 1.564 seconds.Prefix dict has been built successfully.DEBUG:jieba:Prefix dict has