一种基于神经机器翻译的软件测试代码更新方法

本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于神经机器翻译的软件测试代码更新方法，从GitHub上获取Java项目中的大规模方法级别更改数据，构建数据集；对数据集进行处理，通过控制代码的嵌套深度和变量数量，筛选适中的代码样本；对筛选后的数据样本进行上下文抽象、编辑序列化和分词编码；通过训练过时测试识别模型和测试用例更新模型，分别实现对测试用例是否需要更新的识别，以及新测试用例的生成；利用Transformer更新器模型结合波束搜索生成多个测试用例候选结果，经过代码抽象复原和语法检查，生成合法的更新测试用例。本发明提高生产代码和测试代码协同演化的自动化水平，适用于软件开发中的代码维护和测试优化任务。