基于人工智能的自然语言处理技术在软件测试中的应用研究

杨亚萍

（苏州健雄职业技术学院人工智能学院 江苏 太仓 215411）

0 引言

近年来，人工智能技术在各个领域的应用取得了显著的成果。 尤其在自然语言处理领域，在文本分析、语音识别等方面的研究逐渐成熟。 然而，在软件测试领域，自然语言处理技术的应用还处于起步阶段。 因此，探讨自然语言处理技术在软件测试中的应用，具有重要的理论意义和实际价值。

关于自然语言处理技术在软件测试领域的研究逐渐增多。 研究者将自然语言处理（ natural language processing， NLP）应用于测试用例生成、测试数据生成等方面，取得了一定的成果。 本文在前人研究的基础上，对自然语言处理技术在软件测试中的应用进行了深入研究。

1 自然语言处理关键技术

在自然语言处理领域，有许多关键技术决定了NLP系统的性能和实用性。 以下是一些关键技术的简要概述。

（1）词嵌入（Word Embedding）

词嵌入是一种将词汇表征为连续向量的技术，使得词汇间的语义关系可以通过向量间的数学运算来表示。 常见的词嵌入方法包括Word2Vec、 GloVe 和FastText。Word2Vec 是一种基于神经网络的词嵌入模型，它通过学习上下文语境中的词汇共现模式来获得词向量。 该模型包含2 种训练方法：连续词袋模型（continuous bag of words， CBOW）和Skip-gram 模型。 CBOW 模型通过上下文词汇预测目标词汇，而Skip-gram 模型则通过目标词汇预测上下文词汇。 这两种方法都能够学习到词汇的分布式表示。 GloVe 是一种基于全局词汇统计信息的词嵌入模型。 它通过分析大规模语料库中词汇的共现矩阵来获得词向量。 GloVe 模型考虑了词汇之间的共现概率以及它们在上下文窗口中的距离，通过最小化共现矩阵的重构误差来学习词向量。 FastText 是一种基于子词的词嵌入模型，它将词汇分解为更小的子词单元，并为每个子词单元学习对应的词向量。 通过将子词向量进行平均或拼接，可以得到整个词汇的表示。 这种方法在处理未登录词（Outof-Vocabulary， OOV）和形态丰富的词汇时具有优势。

词嵌入为NLP 任务提供了一种更好的词汇表征方法，使得模型能够更好地理解和捕捉词汇之间的语义关系。 它在诸如文本分类、情感分析、命名实体识别等NLP任务中得到广泛应用，并取得了显著的性能提升。

（2）深度学习

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络建模复杂的函数关系。 在NLP 领域，深度学习方法通常包括循环神经网络（recurrent neural network， RNN）、长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）、门控循环单元（gated recurrent unit， GRU） 和Transformer 等。 循环神经网络是一种经典的深度学习模型，特别适用于处理序列数据。 RNN 通过在每个时间步引入循环连接，使得模型能够捕捉到序列中的上下文信息。 然而，传统的RNN 存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其对长序列的建模能力。 为了解决RNN 的问题，长短期记忆网络和门控循环单元被提出。 LSTM 引入了记忆单元和门控机制，能够有效地处理长序列，并保留了重要的上下文信息。 GRU 则是LSTM 的一种变体，它合并了输入门和遗忘门，减少了参数数量，使得模型更加简洁。

除了循环神经网络，Transformer 模型也在NLP 领域引起了革命性的变革。 Transformer 采用了自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的关系，避免了传统的循环结构， 大大加快了计算效率。Transformer 在机器翻译、文本摘要等任务中取得了显著的性能提升，并成为目前NLP 领域的主流模型。

深度学习方法通过强大的模型表示能力和大规模数据的训练，使得NLP 模型能够更好地理解和处理自然语言。 它们能够自动学习到语言中的语义和语法规律，从而在各类NLP 任务中取得了突出的表现。 此方法在自然语言生成、机器翻译、情感分析等任务中取得了显著成果［1］。

（3）语言模型

如前文所述，语言模型是用来预测下一个词出现概率的数学模型。 近年来，基于深度学习的预训练语言模型（如BERT、GPT 等）在NLP 任务中取得了突破性的成果。预训练模型通过在大规模语料库上进行无监督训练，学习到了丰富的语言知识，从而为各种下游NLP 任务提供了强大的基础表征。

（4）注意力机制（attention mechanism）

注意力机制是一种在深度学习模型中对输入的不同部分分配不同权重的方法。 在NLP 中，注意力机制可以让模型关注与当前任务相关的重要信息，从而提高模型性能。 Transformer 模型便是基于注意力机制构建的，在机器翻译、文本摘要等任务中表现优异。

（5）无监督学习

无监督学习是一种在无标注数据上进行训练的机器学习方法。 在NLP 中，无监督学习技术可以用于词聚类、文档聚类、主题模型等任务。 通过无监督学习，可以挖掘文本中的潜在结构和模式，为有监督的NLP 任务提供有用的先验知识。

（6）迁移学习（transfer learning）

迁移学习是一种将在一个任务上训练好的模型应用于其他相关任务的方法。 在NLP 领域，迁移学习可以帮助解决数据稀缺的问题。 通过在大规模预训练数据集上训练一个通用的语言模型，可以将知识迁移到特定任务的较小数据集上，从而提高模型性能。 预训练语言模型（如BERT、GPT 等）就是迁移学习的一个典型应用［2］。

（7）信息抽取（information extraction）

信息抽取是一种从非结构化文本中提取结构化信息的方法。 在NLP 中，信息抽取技术主要包括命名实体识别（NER）、关系抽取和事件抽取等。 通过信息抽取，可以将文本中的关键信息转化为结构化数据，为知识图谱构建、文本挖掘等任务提供基础［3］。

（8）生成式任务

生成式任务是指从给定的输入生成自然语言文本的任务。 在NLP 中，生成式任务包括机器翻译、文本摘要、对话系统等。 生成式任务的关键技术包括基于循环神经网络的生成模型（如Seq2Seq 模型）、基于Transformer 的生成模型以及基于预训练语言模型的生成模型（如GPT 系列模型）［4］。

以上关键技术在自然语言处理领域起着至关重要的作用，为各种NLP 任务提供了强大的支持。 在软件测试中应用此技术，可以充分发挥自然语言处理的潜力，提高软件测试的效率和质量。

2 实证分析

2.1 分析过程

设计了一套多阶段的数据收集和分析流程，以评估AI 和NLP 技术在软件测试中的表现。 构建了一个软件测试平台，集成了先进的深度学习模型，如BERT 和GPT，用于理解和解释代码的自然语言描述。

收集了大量的软件测试案例，覆盖了多种类型的软件和不同级别的复杂性。 该数据来自公开的软件测试数据库、开源项目以及与合作的软件开发公司。 将测试案例输入到AI 测试平台中，并记录了关键指标，如AI 模型的测试覆盖率、缺陷检测率和误报率。 同时进行了传统的手动测试作为对照组。 在数据收集阶段结束后，进行了深入的数据分析。 使用了描述性统计和推理统计方法来比较AI测试和手动测试的结果。 计算了平均值、标准差和置信区间等统计量，并使用t检验评估差异是否显著。 在分析过程中，重点关注可能影响结果的因素。 例如，考虑了测试案例的复杂性、软件的类型和大小以及AI 模型的训练数据等因素。 运用协变量分析（ANCOVA）来控制潜在的混淆因素。 对结果进行了详细的解释和讨论，思考了实证结果的实际含义，以及对软件测试实践和研究的影响。 同时确定了研究的限制，并提出了未来的研究方向。

通过实证分析过程，提供了一个深入、全面评估AI 和NLP 在软件测试中应用的方法。 该过程能够产生准确、可靠的结果，并为进一步的研究和实践提供有力的依据。

2.2 分析结果

研究结果明确展示了AI 和NLP 在软件测试中的应用价值，明显优于传统的手动测试方法。

AI 模型在测试覆盖率方面表现出显著提升，从原先的手动测试的60%增加到了85%，有效提高了测试的全面性。 主要得益于AI 模型能够自动识别更多测试用例，并有效处理复杂的测试场景。 在缺陷检测率方面，AI 模型也占据显著优势。 手动测试的缺陷检测率为70%，而AI 模型达到了90%。 结果表明AI 具备在早期阶段识别更多潜在问题的能力，从而提前进行修复，减少后期维护工作量和成本。 因此，研究发现AI 模型的误报率略高于手动测试，为15%（手动测试为10%）。 因为模型在解释自然语言描述时存在一定的不准确性。 为了解决以上问题，可在未来研究中进一步优化模型，提高处理自然语言描述时的准确性。 在测试效率和人工成本方面，研究也显示了AI 和NLP 技术的优势。 具体而言，由于AI 能够自动执行大部分重复的测试任务，测试时间从原先的10 h减少到3 h，节约了70%的测试时间。 同时，也降低了人工成本，从原先每次测试需要5 名人力资源，降低到2 名，减少了60%的人力成本。

综上所述，实证分析结果清晰地展示了AI 和NLP 技术在软件测试中的应用价值。 无论是提高测试覆盖率、提升缺陷检测率、提高测试效率还是降低人工成本等方面，AI 和NLP 都显著优于传统方法。 模型误报率的问题将是未来研究的重要方向之一。

3 自然语言处理技术在软件测试中的应用

3.1 测试需求分析

首先对需求文档进行预处理，包括去除停用词、特殊符号等。 然后，通过词性标注、命名实体识别等NLP 技术，对需求文档进行深入分析，提取关键信息。 最后，根据提取的关键信息生成测试用例。 详见表1。

表1 需求文档分析示例

3.2 缺陷报告分析

对缺陷报告进行预处理，包括去除停用词、特殊符号等。 使用NLP 技术对缺陷报告进行关键信息提取和分类。 根据提取的关键信息对缺陷报告进行优先级排序。缺陷报告分析示例见表2。

表2 缺陷报告分析示例

3.3 测试数据生成

根据测试用例的自然语言描述，通过NLP 技术提取关键信息。 根据提取的关键信息生成相应的测试数据。表3 展示了测试数据生成示例。

表3 测试数据生成示例

3.4 测试脚本生成

本研究对测试用例的自然语言描述进行了分析，提取关键信息。 并根据提取的关键信息生成相应的测试脚本。

代码1 测试脚本生成示例

3.5 实验与结果分析

为了验证基于人工智能的自然语言处理技术在软件测试中的应用方法的有效性，本研究选取了一个开源软件项目进行实验。 实验结果表明，采用本文提出的方法可以有效地提高软件测试的效率和质量。 具体实验数据如表4 所示。

表4 实验结果数据

4 结论

本文针对基于人工智能的自然语言处理技术在软件测试中的应用进行了深入研究。 通过分析软件测试中的需求分析、缺陷报告分析、测试数据生成、测试脚本生成等关键环节，提出了一种将自然语言处理技术应用于软件测试的具体方法。 实验结果表明，本次提出的基于自然语言处理技术的软件测试方法可以显著提高软件测试的效率和质量。 具体而言，测试用例生成时间、缺陷报告处理时间、测试数据生成时间以及测试脚本生成时间都得到了显著的缩减，同时缺陷发现率也有所提高。 此结果说明了自然语言处理技术在软件测试领域的巨大潜力和实际价值。在未来的工作中，可继续探索自然语言处理技术在软件测试中的应用，进一步优化方法和技术，提升软件测试的智能化程度。

针对不同类型的软件项目，研究更具针对性的自然语言处理方法，以提高测试用例、测试数据和测试脚本的生成质量；结合深度学习、知识图谱等先进技术，提高自然语言处理在软件测试中的准确性和可扩展性；深入研究自然语言处理技术在软件测试报告生成、测试知识管理等方面的应用，为软件开发和测试团队提供更全面的智能支持；结合实际项目需求，开发易用、高效的基于自然语言处理技术的软件测试工具，以便更好地服务于工作［5］。

通过上述研究，以期为软件测试领域带来更高效、更智能的解决方案，推动软件开发和测试领域的技术进步。