基于圖像理解的眾包測試報告分析技術(shù)研究
發(fā)布時間：2021-01-15 18:12
眾包測試具有迭代快速、成本低廉和反饋真實等特點,已被廣泛運用于提高移動應(yīng)用的軟件質(zhì)量。眾包測試者在眾包平臺執(zhí)行任務(wù),并將測試經(jīng)驗以報告的形式進行呈現(xiàn)。測試報告數(shù)量眾多,在有限時間內(nèi)審閱和理解這些質(zhì)量良莠不齊的報告是一項耗時但不可避免的任務(wù)。近年來,研究者提出了許多基于文本信息的報告分析技術(shù)以克服這一挑戰(zhàn)。然而在移動測試中,測試報告通常只包含簡短的文本描述,卻包含豐富的屏幕截圖,這使得已有的報告分析技術(shù)應(yīng)用成為障礙。與文本信息的不確定性相比,測試報告中的屏幕截圖可以充分表現(xiàn)移動應(yīng)用的使用場景,并客觀反映軟件系統(tǒng)中的設(shè)計缺陷。針對以上情況,本文對傳統(tǒng)的報告分析技術(shù)進行了優(yōu)化和創(chuàng)新,主要提出了三種方法來輔助開發(fā)者分析與理解測試報告:（1）針對眾包測試報告的冗余問題,提出了一種基于圖像理解的測試報告聚類抽樣技術(shù)。該技術(shù)分別對報告中的文本和圖像信息進行處理,并采用相似度度量和平衡算法來建立測試報告距離矩陣,通過對矩陣聚類后的報告類簇進行抽樣,可以高效檢測報告中的缺陷類型;（2）針對眾包測試報告文本信息匱乏,圖像閱讀困難等問題,提出了一種測試報告圖像的文本生成技術(shù)。該技術(shù)首先對內(nèi)容相似的圖像進行聚...
【文章來源】：蘇州大學江蘇省
【文章頁數(shù)】：72 頁
【學位級別】：碩士
【圖文】：
圖１－２本文的研究內(nèi)容框架??（１）測試報告的特征提取與融合：傳統(tǒng)報告分析技術(shù)單一利用文本信息，而忽??
基于圖像理解的眾包測試報告分析技術(shù)研究?第三章眾包測試報告與特征處理??表３－３測試報告樣例??應(yīng)用名稱：Ｈｕｊｉａｎｇ?嚴重程度：３?復現(xiàn)率：５??缺陷描述：注冊過程中輸入用戶名并且點擊確認，程序無法正常跳轉(zhuǎn)??截圖：??六國ｓａ任性學??＾?Ａ?Ｒ＇?—?＾??８錄??缺陷類型：注冊異常???測試報告文本信息的處理流程如圖３－１所示，對于報告中的文本描述，文本處理??為其生成帶有關(guān)鍵詞的詞向量模型。處理過程主要包含以下步驟：文本分詞、去除停??用詞／詞性過濾、建立關(guān)鍵詞向量。??Ｊｉｅｂａ?＾＼ＩＣＴＣＬＡＳ／＾＼．?．．?ＴＤ－１ＤＦ??￣分詞?性過《＾）詞向量＾）??缺陷報吿?文本信息??圖３－１文本信息處理流程示意圖??３．３．１文本分詞??本文采用的數(shù)據(jù)集主要由中文撰寫，區(qū)別于英文行文將空格作為自然分界符，對??中文內(nèi)容的處理需要專用的分詞工具進行劃分。分詞作為自然語言處理的技術(shù)基礎(chǔ)，??已經(jīng)涌現(xiàn)了大量成熟且準確的分詞工具。本文選取了?“Ｊｉｅｂａ２”，一個基于Ｐｙｔｈｏｎ語言??的輕量級開源分詞系統(tǒng)來完成測試報告文本的分詞與詞性標注。Ｊｉｅｂａ分詞算法使用??２?Ｊｉｅｂａ?開源地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｆｋｓｊｙ／ｊｉｅｂａ??１９??
基于圖像理解的眾包測試報告分析技術(shù)研究?第三章眾包測試報告與特征處理??表３－３測試報告樣例??應(yīng)用名稱：Ｈｕｊｉａｎｇ?嚴重程度：３?復現(xiàn)率：５??缺陷描述：注冊過程中輸入用戶名并且點擊確認，程序無法正常跳轉(zhuǎn)??截圖：??六國ｓａ任性學??＾?Ａ?Ｒ＇?—?＾??８錄??缺陷類型：注冊異常???測試報告文本信息的處理流程如圖３－１所示，對于報告中的文本描述，文本處理??為其生成帶有關(guān)鍵詞的詞向量模型。處理過程主要包含以下步驟：文本分詞、去除停??用詞／詞性過濾、建立關(guān)鍵詞向量。??Ｊｉｅｂａ?＾＼ＩＣＴＣＬＡＳ／＾＼．?．．?ＴＤ－１ＤＦ??￣分詞?性過《＾）詞向量＾）??缺陷報吿?文本信息??圖３－１文本信息處理流程示意圖??３．３．１文本分詞??本文采用的數(shù)據(jù)集主要由中文撰寫，區(qū)別于英文行文將空格作為自然分界符，對??中文內(nèi)容的處理需要專用的分詞工具進行劃分。分詞作為自然語言處理的技術(shù)基礎(chǔ)，??已經(jīng)涌現(xiàn)了大量成熟且準確的分詞工具。本文選取了?“Ｊｉｅｂａ２”，一個基于Ｐｙｔｈｏｎ語言??的輕量級開源分詞系統(tǒng)來完成測試報告文本的分詞與詞性標注。Ｊｉｅｂａ分詞算法使用??２?Ｊｉｅｂａ?開源地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｆｋｓｊｙ／ｊｉｅｂａ??１９??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]眾包軟件測試技術(shù)研究進展[J]. 章曉芳,馮洋,劉頔,陳振宇,徐寶文. 軟件學報. 2018(01)
本文編號：2979280
【文章來源】：蘇州大學江蘇省
【文章頁數(shù)】：72 頁
【學位級別】：碩士
【圖文】：
圖１－２本文的研究內(nèi)容框架??（１）測試報告的特征提取與融合：傳統(tǒng)報告分析技術(shù)單一利用文本信息，而忽??
基于圖像理解的眾包測試報告分析技術(shù)研究?第三章眾包測試報告與特征處理??表３－３測試報告樣例??應(yīng)用名稱：Ｈｕｊｉａｎｇ?嚴重程度：３?復現(xiàn)率：５??缺陷描述：注冊過程中輸入用戶名并且點擊確認，程序無法正常跳轉(zhuǎn)??截圖：??六國ｓａ任性學??＾?Ａ?Ｒ＇?—?＾??８錄??缺陷類型：注冊異常???測試報告文本信息的處理流程如圖３－１所示，對于報告中的文本描述，文本處理??為其生成帶有關(guān)鍵詞的詞向量模型。處理過程主要包含以下步驟：文本分詞、去除停??用詞／詞性過濾、建立關(guān)鍵詞向量。??Ｊｉｅｂａ?＾＼ＩＣＴＣＬＡＳ／＾＼．?．．?ＴＤ－１ＤＦ??￣分詞?性過《＾）詞向量＾）??缺陷報吿?文本信息??圖３－１文本信息處理流程示意圖??３．３．１文本分詞??本文采用的數(shù)據(jù)集主要由中文撰寫，區(qū)別于英文行文將空格作為自然分界符，對??中文內(nèi)容的處理需要專用的分詞工具進行劃分。分詞作為自然語言處理的技術(shù)基礎(chǔ)，??已經(jīng)涌現(xiàn)了大量成熟且準確的分詞工具。本文選取了?“Ｊｉｅｂａ２”，一個基于Ｐｙｔｈｏｎ語言??的輕量級開源分詞系統(tǒng)來完成測試報告文本的分詞與詞性標注。Ｊｉｅｂａ分詞算法使用??２?Ｊｉｅｂａ?開源地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｆｋｓｊｙ／ｊｉｅｂａ??１９??
基于圖像理解的眾包測試報告分析技術(shù)研究?第三章眾包測試報告與特征處理??表３－３測試報告樣例??應(yīng)用名稱：Ｈｕｊｉａｎｇ?嚴重程度：３?復現(xiàn)率：５??缺陷描述：注冊過程中輸入用戶名并且點擊確認，程序無法正常跳轉(zhuǎn)??截圖：??六國ｓａ任性學??＾?Ａ?Ｒ＇?—?＾??８錄??缺陷類型：注冊異常???測試報告文本信息的處理流程如圖３－１所示，對于報告中的文本描述，文本處理??為其生成帶有關(guān)鍵詞的詞向量模型。處理過程主要包含以下步驟：文本分詞、去除停??用詞／詞性過濾、建立關(guān)鍵詞向量。??Ｊｉｅｂａ?＾＼ＩＣＴＣＬＡＳ／＾＼．?．．?ＴＤ－１ＤＦ??￣分詞?性過《＾）詞向量＾）??缺陷報吿?文本信息??圖３－１文本信息處理流程示意圖??３．３．１文本分詞??本文采用的數(shù)據(jù)集主要由中文撰寫，區(qū)別于英文行文將空格作為自然分界符，對??中文內(nèi)容的處理需要專用的分詞工具進行劃分。分詞作為自然語言處理的技術(shù)基礎(chǔ)，??已經(jīng)涌現(xiàn)了大量成熟且準確的分詞工具。本文選取了?“Ｊｉｅｂａ２”，一個基于Ｐｙｔｈｏｎ語言??的輕量級開源分詞系統(tǒng)來完成測試報告文本的分詞與詞性標注。Ｊｉｅｂａ分詞算法使用??２?Ｊｉｅｂａ?開源地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｆｋｓｊｙ／ｊｉｅｂａ??１９??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]眾包軟件測試技術(shù)研究進展[J]. 章曉芳,馮洋,劉頔,陳振宇,徐寶文. 軟件學報. 2018(01)
本文編號：2979280
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