一种基于不确定性的智能文本对话模型模糊测试方法

本发明涉及一种基于不确定性的智能文本对话模型模糊测试方法，属于神经网络领域。本发明构建了一系列文本数据的蜕变关系算子，这些算子包括同义词替换、回译和单词插入，适用于文本对话任务。在语义保留策略方面，这些算子可用于生成新的测试文本句子，而不会改变原始句子的语义。在生成测试用例时，本发明会计算被测对话模型对测试数据的不确定性。在不确定性的指导下，模糊测试技术可以有效地选择最有可能触发模型潜在缺陷的测试数据。最后，本发明的模糊测试技术在有限的种子测试数据基础上自动生成大量用于测试对话模型的测试用例，节省了测试资源，并且具有高效的故障揭示能力。