基于知识提取的测试文档自动生成

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万方数据
维普

中文摘要：测试文档是产品的重要组成部分,与测试数据紧密相关,且有严格的编制要求.针对以往测试文档编写中存在的重复繁琐、灵活性不高、效率低下等问题,运用数据到文本的生成理论,该文提出了一种基于知识提取的测试文档生成方法.该方法首先对原始的测试记录数据进行分析和理解,重点进行电子表格的表头识别和单元格关联关系识别,抽取出表格数据的逻辑关系;再根据规范化的测试本体,转换成规范的知识表达,形成测试知识的结构化表示并记录于测试知识库中;最后通过局部文档模板的填充,逐步形成整体的测试文档.该方法解决了灵活多变的测试记录导致的软件重复开发的一系列问题,有利于测试结果的有效利用.此外,自底向上的文档构造方式有助于按需展现内容,提高测试文档的可读性.

外文标题：Automatic Generation of Test Documents Based on Knowledge Extraction

作者：

孙晓韩、李宁、于杨、杨子仪、张林

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作者单位：

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京 100101

关键词：

文档生成知识提取表格识别计算机辅助写作软件测试

基金：

国家重点研发计划国家自然科学基金项面上项目

项目编号：

2018YFB100410061672105

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.12.017

计算机技术与发展

陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD

影响因子：0.621

ISSN：1673-629X

年,卷(期)：2022.32(12)

参考文献量6