基于人工智能的自然语言处理技术在软件测试中的应用研究.pdf

信息记录材料 年 月 第 卷第 期基于人工智能的自然语言处理技术在软件测试中的应用研究杨亚萍（苏州健雄职业技术学院 人工智能学院 江苏 太仓）【摘摘要要】随着软件开发的迅速发展，软件测试作为软件质量保障的重要手段，也在不断地求新求变。基于人工智能的自然语言处理（，）技术为软件测试领域带来了新的机遇。本文将 技术应用于软件测试，提出了一种具体方法，并通过实验验证了该方法的有效性。研究结果显示，使用基于人工智能的 技术进行软件测试能够提高测试效率和准确性。因此，人工智能的自然语言处理技术在软件测试中具有潜在的应用前景。本次研究为软件测试领域引入了新的机遇，为改善软件测试的效率和准确性提供了一种新的方法。【关关键键词词】自自然然语语言言处处理理；人人工工智智能能；软软件件测测试试【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】（）基金项目：本文系苏州健雄职业技术学院 年横向课题“泛在式混合学习平台设计及测试”（）。作者简介：杨亚萍（），女，江苏太仓，本科，讲师，研究方向：计算机教学。引言近年来，人工智能技术在各个领域的应用取得了显著的成果。尤其在自然语言处理领域，在文本分析、语音识别等方面的研究逐渐成熟。然而，在软件测试领域，自然语言处理技术的应用还处于起步阶段。因此，探讨自然语言处理技术在软件测试中的应用，具有重要的理论意义和实际价值。关于自然语言处理技术在软件测试领域的研究逐渐增 多。研 究 者 将 自 然 语 言 处 理（，）应用于测试用例生成、测试数据生成等方面，取得了一定的成果。本文在前人研究的基础上，对自然语言处理技术在软件测试中的应用进行了深入研究。自然语言处理关键技术在自然语言处理领域，有许多关键技术决定了 系统的性能和实用性。以下是一些关键技术的简要概述。（）词嵌入（）词嵌入是一种将词汇表征为连续向量的技术，使得词汇间的语义关系可以通过向量间的数学运算来表示。常见的 词 嵌 入 方 法 包 括、和。是一种基于神经网络的词嵌入模型，它通过学习上下文语境中的词汇共现模式来获得词向量。该模型包含 种训练方法：连续词袋模型（，）和 模型。模型通过上下文词汇预测目标词汇，而 模型则通过目标词汇预测上下文词汇。这两种方法都能够学习到词汇的分布式表示。是一种基于全局词汇统计信息的词嵌入模型。它通过分析大规模语料库中词汇的共现矩阵来获 得词向量。模型考虑了词汇之间的共现概率以及它们在上下文窗口中的距离，通过最小化共现矩阵的重构误差来学习词向量。是一种基于子词的词嵌入模型，它将词汇分解为更小的子词单元，并为每个子词单元学习对应的词向量。通过将子词向量进行平均或拼接，可以得到整个词汇的表示。这种方法在处理未登录词（，）和形态丰富的词汇时具有优势。词嵌入为 任务提供了一种更好的词汇表征方法，使得模型能够更好地理解和捕捉词汇之间的语义关系。它在诸如文本分类、情感分析、命名实体识别等 任务中得到广泛应用，并取得了显著的性能提升。（）深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络建模复杂的函数关系。在 领域，深度学习 方 法 通 常 包 括 循 环 神 经 网 络（，）、长短期记忆网络（，）、门 控 循 环 单 元（，）和 等。循环神经网络是一种经典的深度学习模型，特别适用于处理序列数据。通过在每个时间步引入循环连接，使得模型能够捕捉到序列中的上下文信息。然而，传统的 存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其对长序列的建模能力。为了解决 的问题，长短期记忆网络和门控循环单元被提出。引入了记忆单元和门控机制，能够有效地处理长序列，并保留了重要的上下文信息。则是 的一种变体，它合并了输入门和遗忘门，减少了参数数量，使得模型更加简洁。除了循环神经网络，模型也在 领域引起了革命性的变革。采用了自注意力机制（）来捕捉输入序列中不同位置之间的关系，避免 了 传 统 的 循 环 结 构，大 大 加 快 了 计 算 效 率。在机器翻译、文本摘要等任务中取得了显著的性能提升，并成为目前 领域的主流模型。深度学习方法通过强大的模型表示能力和大规模数信息记录材料 年 月 第 卷第 期据的训练，使得 模型能够更好地理解和处理自然语言。它们能够自动学习到语言中的语义和语法规律，从而在各类 任务中取得了突出的表现。此方法在自然语言生成、机器翻译、情感分析等任务中取得了显著成果。（）语言模型如前文所述，语言模型是用来预测下一个词出现概率的数学模型。近年来，基于深度学习的预训练语言模型（如、等）在 任务中取得了突破性的成果。预训练模型通过在大规模语料库上进行无监督训练，学习到了丰富的语言知识，从而为各种下游 任务提供了强大的基础表征。（）注意力机制（）注意力机制是一种在深度学习模型中对输入的不同部分分配不同权重的方法。在 中，注意力机制可以让模型关注与当前任务相关的重要信息，从而提高模型性能。模型便是基于注意力机制构建的，在机器翻译、文本摘要等任务中表现优异。（）无监督学习无监督学习是一种在无标注数据上进行训练的机器学习方法。在 中，无监督学习技术可以用于词聚类、文档聚类、主题模型等任务。通过无监督学习，可以挖掘文本中的潜在结构和模式，为有监督的 任务提供有用的先验知识。（）迁移学习（）迁移学习是一种将在一个任务上训练好的模型应用于其他相关任务的方法。在 领域，迁移学习可以帮助解决数据稀缺的问题。通过在大规模预训练数据集上训练一个通用的语言模型，可以将知识迁移到特定任务的较小数据集上，从而提高模型性能。预训练语言模型（如、等）就是迁移学习的一个典型应用。（）信息抽取（）信息抽取是一种从非结构化文本中提取结构化信息的方法。在 中，信息抽取技术主要包括命名实体识别（）、关系抽取和事件抽取等。通过信息抽取，可以将文本中的关键信息转化为结构化数据，为知识图谱构建、文本挖掘等任务提供基础。（）生成式任务生成式任务是指从给定的输入生成自然语言文本的任务。在 中，生成式任务包括机器翻译、文本摘要、对话系统等。生成式任务的关键技术包括基于循环神经网络的生成模型（如 模型）、基于 的生成模型以及基于预训练语言模型的生成模型（如 系列模型）。以上关键技术在自然语言处理领域起着至关重要的作用，为各种 任务提供了强大的支持。在软件测试中应用此技术，可以充分发挥自然语言处理的潜力，提高软件测试的效率和质量。实证分析 分析过程设计了一套多阶段的数据收集和分析流程，以评估 和 技术在软件测试中的表现。构建了一个软件测试平台，集成了先进的深度学习模型，如 和，用于理解和解释代码的自然语言描述。收集了大量的软件测试案例，覆盖了多种类型的软件和不同级别的复杂性。该数据来自公开的软件测试数据库、开源项目以及与合作的软件开发公司。将测试案例输入到 测试平台中，并记录了关键指标，如 模型的测试覆盖率、缺陷检测率和误报率。同时进行了传统的手动测试作为对照组。在数据收集阶段结束后，进行了深入的数据分析。使用了描述性统计和推理统计方法来比较 测试和手动测试的结果。计算了平均值、标准差和置信区间等统计量，并使用 检验评估差异是否显著。在分析过程中，重点关注可能影响结果的因素。例如，考虑了测试案例的复杂性、软件的类型和大小以及 模型的训练数据等因素。运用协变量分析（）来控制潜在的混淆因素。对结果进行了详细的解释和讨论，思考了实证结果的实际含义，以及对软件测试实践和研究的影响。同时确定了研究的限制，并提出了未来的研究方向。通过实证分析过程，提供了一个深入、全面评估 和 在软件测试中应用的方法。该过程能够产生准确、可靠的结果，并为进一步的研究和实践提供有力的依据。分析结果研究结果明确展示了 和 在软件测试中的应用价值，明显优于传统的手动测试方法。模型在测试覆盖率方面表现出显著提升，从原先的手动测试的 增加到了，有效提高了测试的全面性。主要得益于 模型能够自动识别更多测试用例，并有效处理复杂的测试场景。在缺陷检测率方面，模型也占据显著优势。手动测试的缺陷检测率为，而 模型达到了。结果表明 具备在早期阶段识别更多潜在问题的能力，从而提前进行修复，减少后期维护工作量和成本。因此，研究发现 模型的误报率略高于手动测试，为（手动测试为）。因为模型在解释自然语言描述时存在一定的不准确性。为了解决以上问题，可在未来研究中进一步优化模型，提高处理自然语言描述时的准确性。在测试效率和人工成本方面，研究也显示了 和 技术的优势。具体而言，由于 能够自动执行大部分重复的测试任务，测试时间从原先的 减少到，节约了的测试时间。同时，也降低了人工成本，从原先每次测试需要 名人力资源，降低到 名，减少了 的人力成本。综上所述，实证分析结果清晰地展示了 和 技术在软件测试中的应用价值。无论是提高测试覆盖率、提升缺陷检测率、提高测试效率还是降低人工成本等方面，信息记录材料 年 月 第 卷第 期 和 都显著优于传统方法。模型误报率的问题将是未来研究的重要方向之一。自然语言处理技术在软件测试中的应用 测试需求分析首先对需求文档进行预处理，包括去除停用词、特殊符号等。然后，通过词性标注、命名实体识别等 技术，对需求文档进行深入分析，提取关键信息。最后，根据提取的关键信息生成测试用例。详见表。表 需求文档分析示例需求描述关键信息提取生成测试用例用户需要输入用户名和密码进行登录输入：用户名、密码测试有效用户名和密码的组合测试无效用户名和密码的组合测试空用户名或密码的组合 缺陷报告分析对缺陷报告进行预处理，包括去除停用词、特殊符号等。使用 技术对缺陷报告进行关键信息提取和分类。根据提取的关键信息对缺陷报告进行优先级排序。缺陷报告分析示例见表。表 缺陷报告分析示例缺陷描述类别优先级用户在输入错误的用户名和密码时，系统崩溃系统崩溃高登录界面的“忘记密码”链接无法点击功能缺陷低 测试数据生成根据测试用例的自然语言描述，通过 技术提取关键信息。根据提取的关键信息生成相应的测试数据。表 展示了测试数据生成示例。表 测试数据生成示例测试用例描述关键信息提取生成测试数据测试有效用户名和密码的组合 输入：用户名、密码用户名：密码：测试无效用户名和密码的组合 输入：用户名、密码用户名：密码：测试空用户名或密码的组合输入：用户名、密码用户名：密码：（空）测试脚本生成本研究对测试用例的自然语言描述进行了分析，提取关键信息。并根据提取的关键信息生成相应的测试脚本。代码 测试脚本生成示例 （）：（，）（）：（，）（）：（，）（，）实验与结果分析为了验证基于人工智能的自然语言处理技术在软件测试中的应用方法的有效性，本研究选取了一个开源软件项目进行实验。实验结果表明，采用本文提出的方法可以有效地提高软件测试的效率和质量。具体实验数据如表 所示。表 实验结果数据指标传统方法本文方法提升百分比测试用例生成时间 缺陷报告处理时间 缺陷发现率 测试数据生成时间 测试脚本生成时间 结论本文针对基于人工智能的自然语言处理技术在软件测试中的应用进行了深入研究。通过分析软件测试中的需求分析、缺陷报告分析、测试数据生成、测试脚本生成等关键环节，提出了一种将自然语言处理技术应用于软件测试的具体方法。实验结果表明，本次提出的基于自然语言处理技术的软件测试方法可以显著提高软件测试的效率和质量。具体而言，测试用例生成时间、缺陷报告处理时间、测试数据生成时间以及测试脚本生成时间都得到了显著的缩减，同时缺陷发现率也有所提高。此结果说明了自然语言处理技术在软件测试领域的巨大潜力和实际价值。在未来的工作中，可继续探索自然语言处理技术在软件测试中的应用，进一步优化方法和技术，提升软件测试的智能化程度。针对不同类型的软件项目，研究更具针对性的自然语言处理方法，以提高测试用例、测试数据和测试脚本的生成质量；结合深度学习、知识图谱等先进技术，提高自然语言处理在软件测试中的准确性和可扩展性；深入研究自然语言处理技术在软件测试报告生成、测试知识管理等方面的应用，为软件开发和测试团队提供更全面的智能支持；（下转第 页）信息记录材料 年 月 第 卷第 期匹配下，就可以找出是否存在不匹配的现象，如果存在则不属于黑场故障的范围。（）对于静帧故障的检测方式，画面需要在一定时间内保持不变，属于静帧故障的主要呈现特点，因此在进行静帧故障检测时可以采取相邻两帧图像比对的方式方法来展开。在静帧时，图像内部包含着正常且具有丰富信息的画面，需要对内容进行科学细致的判断才可以辨识出画面内容，采取此种方式时同样可以进行灰度图像的分析。和上述方式一致，也需要将图像进行划分为多个小区域，提取出图像区域的 个特征值，将作为判断的主要依据。其中一个特征是指两个相邻图像的对应分割区域内部所有点组成的一个灰度差值的总和，可以对分割区域范围内整体产生和呈现出的变化进行对比；另外一个特征可以对分割区域的单个点所产生的变化进行反映，属于所有点的灰度差构成的绝对值总和。如果第一个特征值产生了不相匹配的现象，则相邻的两帧图像产生的变化相对较大，排除在静帧故障的范围之外；对第二个特征值进行判断时，如果出现了不匹配的情况，则说明相邻的两帧所处于的分割区域内无数个点位存在一定的变化，因此也排除在静帧故障的范围。在电视节目的正常播出过程当中，在两个特征值内如果都判断为不匹配，但是两者数值都较为偏大的情况，则说明图像的内部和图像出现了缓慢的变化状态，需要进行重新的匹配计算，避免出现对判断结果的干扰现象。（）对于马赛克的故障检测方式，舞台的边缘属于图像的基本特点，在人类的视觉以及数字图像处理技术方面都具有相当大的意义。对马赛克故障的判断过程当中需要对边缘进行检测，采取合适的特征数值进行判断。边缘的图像像素值产生了强烈的变化，因此在计算时需要对产生剧烈变化的像素数值进行微分运算，以此得出其他部位的较大数值，在这过程当中可以借助于微分算子来对边缘进行计算监测。一是差分边缘监测，此种方式主要是借助于像素值的一阶倒数算子来进行灰度变化的极限数值进行计算，需要对奇异点做出数值计算监测，此种方式下需要使得差分的方向和边缘保持垂直程度，监测多个方向的边缘过程当中需要实现多个方向的差分计算；二是 边缘检测算子方面，主要采取的对焦方向相邻两个像素值差值计算的方式，图像当中的每一个像素点都需要借助于两个模板来展开卷积运算，一般检测时都取用绝对值的方式来避免出现负值。的算子可以对图像差分进行直接计算，不包含平滑，因此可以对具备陡峭边缘的低噪声图像进行良好监测。此外，还可以利用 的边缘监测算子、边缘检测算子、边缘检测算子的算法来进行监测。针对于解码器的停止操作造成的马赛克现象，则需要进行灰度图像边缘的捕捉，实现一系列的过程对比计算监测之后，最终判断是否存在畸变行为。结束语综上所述，在图像识别技术基础上展开的数字电视自动化识别技术得到了相当广泛的应用，且效果相对良好。图像识别技术在数字电视视频监测当中的应用也得到了相当大的提升，有效地提高了广播电视传播的工作效率，对人们的生活质量提高起到了有效的帮助和促进。对于现阶段数字电视当中的马赛克故障图像监测技术还需要进行深入化的探讨和钻研，不断促进视频监测工作的发展创新。【参考文献】霍慧清，刘卫宏，廖世敏 省级广播电视与网络视听融合监测监管平台的设计 电视技术，（）：付巍，段献奎，王书华，等 基于图像识别的广播电视异态辅助监测系统 广播与电视技术，（）：潘晶晶 广播电视监测系统的设计与实现 电子世界，（）：梁舒婷 电视视频图像帧的监测与识别技术研究 科技传播，（）：陈凌云 基于卷积神经网络的故障视频图像识别与诊断技术研究与实现 武汉：华中师范大学，谢萌，张世明，符全，等 计算机智能化图像识别技术研究 数字通信世界，（）：刘海洋 计算机智能化图像识别技术的探讨 中国新通信，（）：（上接第 页）结合实际项目需求，开发易用、高效的基于自然语言处理技术的软件测试工具，以便更好地服务于工作。通过上述研究，以期为软件测试领域带来更高效、更智能的解决方案，推动软件开发和测试领域的技术进步。【参考文献】王利祥 一种基于深度神经网络的迁移学习方法 电脑编程技巧与维护，（）：郭乐乐 基于模型与特征的迁移学习方法研究 成都：电子科技大学，白雄文，王红艳，孙宇，等 基于人工智能的自然语言处理技术分析 电子技术，（）：孙伟博，张斌 人工智能时代背景下自然语言处理技术的发展 电子技术与软件工程，（）：周鼎凯，张枫林，丁治国，等 自然语言处理技术在博物馆领域的应用前景研究：以 为例 科学教育与博物馆，（）：