【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于金融测试领域，具体涉及一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法。
技术介绍
1、金融系统涉及复杂的交易逻辑、高敏感度的数据处理和严格的监管要求，任何细微的疏漏都可能导致严重的经济损失、法律风险或声誉受损。在金融应用系统开发和测试过程中，测试用例审核的目标是确保测试用例能够全面覆盖金融系统的复杂需求，并在逻辑上与金融业务需求保持高度一致。然而，传统的测试用例审核主要依赖于人工完成，效率低下且容易出错，尤其在面对金融系统庞大的需求文档和复杂的测试用例时，人工审核显得捉襟见肘。
2、金融应用系统具有高复杂性和高风险性，涉及大量的交易处理、风险控制、合规管理和数据分析。需求文档通常使用复杂的自然语言书写，包含专业的金融术语和复杂的业务逻辑。而测试用例则由测试意图、前置条件、测试步骤和预期结果等结构化信息组成。这种跨语义和跨结构的匹配任务，加大了审核的复杂性和难度。因此，如何利用人工智能技术实现金融应用测试用例与需求的智能化匹配与审核，已成为亟待解决的问题。
3、利用大模型的自然语言处理能力和知识图谱构建技术，可以实现测试需求与测试用例的自动解析、表示和匹配，提升审核效率和准确性。然而，在金融应用测试领域，针对测试用例的智能化审核技术尚未得到广泛应用。
4、目前现有技术不足主要有：
5、准确性低：金融需求文档采用专业的金融术语和复杂的自然语言描述，测试用例以结构化格式呈现，人工比对难以充分捕捉二者的语义和业务逻辑关系。人工审核依赖于测试人员的经验和理解，容易出现遗漏或误判，导
6、一致性差：不同测试人员编写和审核的测试用例可能存在风格和标准不一致的问题，增加了后期维护和管理的难度；
7、成本高：人工审核测试用例需要耗费大量时间和人力资源，特别是在金融应用中，测试需求和测试用例数量庞大，人工方式难以及时满足项目进度要求。金融业务需求变化频繁，测试用例需要经常更新和调整，人工维护方式工作量大，效率低下，且容易出错。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，利用大语言模型(large lan-guage model,llm)和知识图谱技术，对金融测试需求和测试用例进行自动化解析、知识图谱构建和语义匹配，自动化诊断测试用例中的错误和测试需求之间的语义不一致。旨在解决金融应用测试中人工审核效率低下、语义匹配困难、准确性不足等技术问题，本专利技术的技术方案如下：一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，包括：
2、步骤一，测试需求解析；
3、步骤二，测试用例解析；
4、步骤三，知识图谱构建：为实现语义匹配，需要将解析后的测试需求条目和测试用例信息转换为知识图谱，从而建立结构化的语义网络，用于表示实体及其关系；
5、步骤四，测试需求条目和测试案例语义匹配：在测试需求和测试用例的知识图谱构建完成后，需要对两者进行匹配，以判断测试用例是否全面覆盖了相应的测试需求，并评估匹配程度。
6、作为本专利技术的一种改进，所述步骤一测试需求解析包括：
7、数据预处理，首先利用大语言模型bert对金融测试需求文本进行解析，提取出最小的可测试需求条目，提取的测试需求条目以自然语言短句的形式表示；
8、需求条目提取，将复杂的需求描述分解为可测试的最小需求条目。
9、作为本专利技术的一种改进，所述步骤二测试用例解析包括：
10、结构化数据提取，由于测试用例文档通常具有固定的格式，利用正则表达式匹配特定的模式，自动提取“测试意图”、“前置条件”、“测试步骤”和“预期结果”。
11、以下是一个示例：
12、
13、数据预处理，在数据预处理阶段，将对提取的测试用例文本信息进行分词和词性标注，以识别句子中的关键动作和对象。例如，对于文本“用户登录系统”，分词结果为“用户/登录/系统”，其中动作“登录”被识别为动词，对象“用户”和“系统”被标注为名词。随后，通过实体识别技术，提取出测试用例中的关键实体，例如“用户”、“账户余额”和“转账金额”等。这一过程为后续的语义分析和结构化处理奠定了基础。
14、作为本专利技术的一种改进，所述步骤三知识图谱构建包括：
15、实体与关系抽取，在知识图谱构建过程中，首先通过自然语言技术识别文本中的关键实体；例如“用户”、“账户”、“转账金额”等。接着，识别这些实体之间的关系，例如“用户”进行“转账操作”以及“账户”具有“余额”，从而明确它们的关联逻辑。此外，还需要提取实体的属性信息，如“账户余额＝1000元”或“转账金额＝500元”，以下是一个示例：
16、
17、知识图谱构建，首先将解析得到的实体作为节点进行创建，并附加相应的属性信息以完善节点的表达，随后，根据实体之间的语义关系创建边，连接相关的节点，同时标注关系类型以准确描述其关联含义，最终，通过节点与边的组合生成完整的知识图谱，用于清晰地表示测试需求或测试用例的语义结构。
18、以下是一个示例：
19、测试需求知识图谱，如下所示：
20、
21、测试用例知识图谱，如下所示：
22、
23、作为本专利技术的一种改进，所述步骤四测试需求条目和测试案例语义匹配包括：
24、语义向量化，首先利用sentence transformer对知识图谱中的节点和边进行向量化处理，将文本信息转换为高维语义向量，节点的名称和属性经过编码后生成对应的语义向量，以准确表达其语义信息，同时，对图谱中边的关系类型进行编码，生成边的语义向量，以完整描述实体之间的语义关联；以下是一个示例：使用sentence transformer对节点“用户”进行编码，得到向量vuser；对关系“执行”进行编码，得到向量vperforms。
25、相似度计算，在语义匹配过程中，通过计算测试需求图谱和测试用例图谱中对应节点和边的语义向量之间的余弦相似度，评估它们的匹配程度。
26、匹配结果判定，在匹配结果判定阶段，根据业务需求设定匹配阈值，当测试用例与测试需求的匹配得分高于这一阈值时，视为需求已被覆盖。
27、作为本专利技术的一种改进，所述步骤一测试需求解析中的数据预处理包括：
28、分词，使用jieba分词工具将测试需求文本分割成独立的词语或词组；示例：对于需求文本“用户在账户余额充足的情况下可以进行转账操作”，分词结果为“用户/在/账户余额/充足/的/情况/下/可以/进行/转账/操作”。
29、词性标注，为每个词语标注其词性，(如名词、动词、形容词等)，以理解词语在句子中的功能；示例：“用户(名词)/在(介词)/账户余额(名词)/充足(形容词)/的(助词)/情况(名词)/下(方位词)/可以(能愿动词)/进行(动词)/转账(名词)/操本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤一测试需求解析包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤二测试用例解析包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤三知识图谱构建包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤四测试需求条目和测试案例语义匹配包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤一测试需求解析中的数据预处理包括：
7.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤一测试需求解析中需求条目提取步骤包括：
8.根据权利要求5所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述相似度计算步骤中，节点的相似度通过
9.根据权利要求5所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述相似度计算步骤中，为实现测试需求图谱与测试用例图谱的高效匹配，需要综合考虑节点相似度、边相似度以及整体图结构的相似性，当测试用例图谱完全包含测试需求图谱的所有节点和关系时，判定为完整匹配，如果测试用例图谱仅部分覆盖测试需求图谱的节点或关系，则需计算其部分匹配程度，匹配评分是通过综合节点和边的相似度来量化整体匹配情况，通过公式(3)进行计算：
10.根据权利要求5所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，匹配结果判定步骤中，对于未达到匹配阈值的需求条目，将其标记为未覆盖，并根据具体的需求内容生成改进建议，以便后续优化测试用例设计，基于匹配结果，生成全面的测试用例审核报告，同时提供改进建议，帮助测试人员完善测试用例，审核报告的生成包括以下步骤：首先，汇总所有测试需求条目及其对应的匹配分析结果，整理匹配得分和覆盖状态，随后，计算整体测试需求的覆盖率，通过公式(4)进行计算：
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤一测试需求解析包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤二测试用例解析包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤三知识图谱构建包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤四测试需求条目和测试案例语义匹配包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤一测试需求解析中的数据预处理包括：
7.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述步骤一测试需求解析中需求条目提取步骤包括：
8.根据权利要求5所述的一种基于知识图谱的金融测试用例智能审核方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓晓，周红卫，张萍，姚颖，
申请(专利权)人：江苏润和软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。