计算机应用

作者：冯程皓, 谢振平, 丁博文

单位：1.江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214000；2.江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学), 江苏 无锡 214000

关键词：测试用例生成,中文文本纠错,可选择生成,回归测试,自然语言处理

基金：国家自然科学基金资助项目(61872166);江苏省“六大人才高峰”项目(XYDXX-161)

针对目前尚无有效的中文文本纠错软件测试用例生成方法的情况，为了服务于软件纠错性能的测量并为软件提供优化方向，设计了一种面向多用户的、工程化的中文文本纠错软件测试用例选择生成方法（SGMT-CCS）。定义了两种不同的可供用户选择的用例评判标准：错误数量密度和错误种类密度。设计了三个模块：测试用例自动化生成模块、测试用例选择模块以及测试用例优先级排序模块。在SGMT-CCS中，用户可以：1）在测试用例自动化生成的过程中自定义错误最小间隔和用例集大小；2）在测试用例选择的过程中自定义错误最小间隔和期望值；3）在测试用例选择和优先级排序的过程中选择不同的用例评判标准进行自定义操作，以适应不同数据集的要求。实验结果表明，SGMT-CCS能够在较短的时间内获得有效的测试用例，选择模块实验在模拟的需求情况下都能满足用户自定义目标，优先级排序模块实验验证了相较于排序前，在不同评判标准下的不同时间段内都能有效提高测试效率。

来源：2024年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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