摘要
本发明公开了一种基于语义分析和优化算法的软件测试案例生成方法,通过数据获取与预处理、关键词与概念抽取及优化、测试案例生成以及测试案例更新与维护等步骤,成功实现了从源代码注释中自动提炼和生成测试案例的目标。本发明借助于LSA、TextRank和PSO等先进算法,不仅提高了测试案例的质量,还确保了测试流程的自动化和持续优化能力,以应对软件生命周期中的变更和挑战。本发明不仅减少了手动编写测试案例的工作量,还增强了测试的准确性和全面性,为软件开发团队提供了强大的支持,助力他们构建更加稳定可靠的软件产品。
技术关键词
生成方法
潜在语义分析方法
生成测试案例
粒子群优化算法
关键词
TextRank算法
矩阵
概念
节点
测试案例集
文本
命名实体识别
自然语言
先进算法
对源代码
数据
分布特征