公开(公告)号：CN117951011A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410053279.3

申请日：2024-01-15

Applicant: 南京慕测信息科技有限公司

Inventor： 陈振宇 ,  张犬俊 ,  房春荣

IPC: G06F11/36 ,  G06F8/41 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型和检索增强的单元测试用例断言生成方法。该方法针对一组给定的单元测试方法和前缀，为了找出代码库中与其最相似的测试断言对，结合了基于token的检索器生成的词汇相似性和基于向量的检索器生成的语义相似性，并设计了一个基于LLM的断言生成器，首先对其进行预训练，然后使用检索增强的标记对对其进行微调，即单元测试方法和前缀和检索到的外部断言作为输入，将正确的断言作为输出，学习两者之间的映射关系，最后，利用beam search策略生成候选断言的排名列表，并对生成的断言的正确性进行评估。本发明目的在于解决目前存在的自动生成的单元测试断言有效性差的难题，进而帮助软件研发人员提高软件测试效率，保障软件质量。

公开(公告)号：CN116302983A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310147768.0

申请日：2023-02-22

Applicant: 南京慕测信息科技有限公司 ,  中国船舶科学研究中心

Inventor： 徐源 ,  张犬俊 ,  田志峰 ,  陈振宇 ,  黄欢

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于船舶代码覆盖表示学习的测试用例排序方法，在现有的基于覆盖的测试用例优先级排序方法基础上，考虑船舶代码内部的关系和属性也是测试用例优先级排序问题中的重要影响因素，提取代码之间的关系属性以及代码本身的含义属性,通过构造语句粒度的抽象语法树的方式将其收集并表现出来；同时将代码内部的关系属性与测试用例对代码的覆盖关系结合，得到船舶代码覆盖表示学习总体关系图，再结合变异测试技术得到的测试用例权重信息，借助图神经网络中的门控图神经网络（GGNN）对以上数据进行训练和测试，最终得到基于覆盖表示学习的测试用例优先级排序模型CRCP,该方法的排序效果较全局贪心算法提升20%左右，较额外贪心算法提升1%左右，有较好的实用性。