【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种自动化测试模型的训练方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、自动化测试是指软件测试的自动化，在预设状态下运行应用程序或系统，预设条件包括正常和异常条件，并评估运行结果的过程。但是往往自动化测试的效率随着客户行为的复杂度的提升而降低，因此如何提升自动化测试的效率是当前的研究重点。
2、传统自动化测试方式是基于录制回放的方式，对已执行的过程进行检测，从而得到执行结果。但是该方式前期仍需要大量人工介入录制测试案例、并通过人工对测试案例进行测试，从而导致目标程序的测试效率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种自动化测试模型的确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种自动化测试模型的确定方法。所述方法包括：
3、获取目标程序对应的多个类别的案例需求信息、每个类别对应的代码需求信息、每个类别的测试需求信息、以及每个类别的样本测试案例，并针对每个类别，基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型；
4、识别所述类别的测试需求信息对应的测试流程、以及所述类别的测试需求信息对应的结果判定信息，并基于所述类别的测试流程、以及所述类别的结果判定信息，在所述类别的子测试案例生成模型中增添所述类别的案例测试层，得到所述类别的子测试模型；
5、识别所述类别的子测试模型的案例生成覆盖率，并基
6、识别各所述类别之间的关联信息，并基于所述关联信息，将各所述类别的子目标测试模型进行整合处理，得到所述目标程序的目标自动化测试模型。
7、可选的，在所述类别为交易功能类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
8、识别所述案例需求信息对应的交易流程、用户交互内容、以及交易数据变化信息，得到所述案例需求信息对应的交易需求文档，并基于所述类别的代码需求信息，生成所述交易需求文档对应的需求代码；
9、基于所述交易需求文档、以及所述交易需求文档对应的需求代码，通过自动内容生成模型，构建所述交易功能类别的子测试案例生成模型。
10、可选的，在所述类别为交互界面类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
11、识别所述案例需求信息对应的案例交互策略、以及案例交互范围，得到所述案例需求信息对应的界面交互需求文档，并基于所述类别的代码需求信息，确定所述界面交互需求文档对应的代码生成策略；
12、基于所述界面交互需求文档、以及所述界面交互需求文档对应的代码生成策略，通过自动内容生成模型，构建所述交互界面类别对应的子测试案例生成模型。
13、可选的，在所述类别为接口性能类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
14、基于所述类别的案例需求信息，筛选所述类别的各接口数据脚本，并基于所述类别的代码需求信息，筛选所述类别的脚本代码；
15、分别建立每个接口数据脚本与每个脚本代码之间的关联关系，并基于所述关联关系、各所述接口数据脚本、以及各所述脚本代码，通过自动内容生成模型，构建所述接口性能类别对应的子测试案例生成模型。
16、可选的，所述基于所述类别的测试流程、以及所述类别的结果判定信息，在所述类别的子测试案例生成模型中增添所述类别的案例测试层，得到所述类别的子测试模型，包括：
17、基于所述类别的测试流程、以及所述类别的结果判定信息，生成所述类别的案例测试方式信息，并建立所述类型的案例测试方式信息与所述类型的需求文档之间的关联关系；
18、基于所述关联关系，在所述类型的子测试案例生成模型中，增添所述类型的案例测试方式信息，得到所述类别的子测试模型。
19、可选的，所述识别所述类别的子测试模型的案例生成覆盖率，包括：
20、获取所述目标程序在所述类别的全量样本测试案例，并识别每个样本测试案例的测试类型、以及每个样本测试案例的样本测试代码；
21、基于所述类别的子测试模型，生成所述类别的多个测试案例、以及每个测试案例对应的测试代码，并识别每个测试案例的测试类型；
22、计算所述样本测试案例的数目与所述测试案例的数目之间的比例，得到第一覆盖率，并计算每个相同测试类型的样本测试案例的样本测试代码、与每个相同测试类型的测试案例的测试代码之间的平均代码相似度，得到第二覆盖率；
23、基于所述第一覆盖率、以及所述第二覆盖率，确定所述类别的子测试模型的案例生成覆盖率。
24、可选的，所述基于所述案例生成覆盖率、以及所述类别的样本测试案例，训练所述类别的子测试模型，得到所述类别的子目标测试模型，包括：
25、在所述案例生成覆盖率低于预设的覆盖率阈值的情况下，筛选不存在相同测试类型的样本测试案例、低于平均代码相似度的代码相似度对应的测试代码、以及低于平均代码相似度的代码相似度对应的样本测试代码，重新训练所述类型的子测试模型的案例生成参数，直到所述案例生成覆盖率高于预设的覆盖率阈值；
26、将高于预设的覆盖率阈值的案例生成覆盖率对应的子测试模型，作为所述类别的子目标测试模型。
27、可选的，所述识别各所述类别之间的关联信息，并基于所述关联信息，将各所述类别的子目标测试模型进行整合处理，得到所述目标程序的目标自动化测试模型，包括：
28、获取目标程序的软件测试流程，并基于所述软件测试流程，识别各所述类别的测试序列，得到各所述类别的关联关系；
29、按照所述测试序列，确定每个类别的子目标测试模型的执行顺序，并基于所述执行顺序，将各所述类别的子目标测试模型进行连接处理，得到所述目标程序的目标自动化测试模型。
30、第二方面，本申请还提供了一种自动化测试模型的确定装置。所述装置包括：
31、获取模块，用于获取目标程序对应的多个类别的案例需求信息、每个类别对应的代码需求信息、每个类别的测试需求信息、以及每个类别的样本测试案例，并针对每个类别，基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型；
32、添加模块，用于识别所述类别的测试需求信息对应的测试流程、以及所述类别的测试需求信息对应的结果判定信息，并基于所述类别的测试流程、以及所述类别的结果判定信息，在所述类别的子测试案例生成模型中增添所述类别的案例测试层，得到所述类别的子测试模型；
33、训练模块，用于识别所述类别的子测试模型的案例生成覆盖率，并基于所述案例生成本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动化测试模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述类别为交易功能类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述类别为交互界面类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述类别为接口性能类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述类别的测试流程、以及所述类别的结果判定信息，在所述类别的子测试案例生成模型中增添所述类别的案例测试层，得到所述类别的子测试模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述类别的子测试模型的案例生成覆盖率，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述案例
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别各所述类别之间的关联信息，并基于所述关联信息，将各所述类别的子目标测试模型进行整合处理，得到所述目标程序的目标自动化测试模型，包括：
9.一种自动化测试模型的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种自动化测试模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述类别为交易功能类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述类别为交互界面类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述类别为接口性能类别时，所述基于所述类别的案例需求信息、以及所述类别的代码需求信息，构建所述类别的子测试案例生成模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述类别的测试流程、以及所述类别的结果判定信息，在所述类别的子测试案例生成模型中增添所述类别的案例测试层，得到所述类别的子测试模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述类别的子测试模型的案例生成覆盖...
【专利技术属性】
技术研发人员：李茜，杨洋，杨晨，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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