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龙图腾网获悉北京爱贝通科技有限公司申请的专利一种软件自动化测试方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119883907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411942407.6，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种软件自动化测试方法及装置是由黄涛;龚海涛设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种软件自动化测试方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种软件自动化测试方法及装置，涉及软件测试技术领域，包括，基于目标软件的运行环境参数，结合容器虚拟化方法，创建容器化测试环境并生成容器元数据信息；结合目标软件的功能需求说明文档，使用自然语言处理模型生成测试用例；通过机器学习模型，对测试用例进行优化与优先级排序，输出优化测试用例列表；根据优化测试用例列表，在容器化测试环境中执行测试脚本，对测试过程进行监控，生成用例测试报告；基于用例测试报告，通过关键字匹配和模式识别，分析测试结果并进行问题定位；本发明通过结合容器虚拟化方法、自然语言处理和机器学习算法，提升了测试效率，降低了人工干预的需求，提高了软件质量保障的准确性和时效性。

本发明授权一种软件自动化测试方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种软件自动化测试方法，其特征在于：包括， 基于目标软件的运行环境参数，结合容器虚拟化方法，创建容器化测试环境并生成容器元数据信息； 根据容器元数据信息，结合目标软件的功能需求说明文档，使用自然语言处理模型生成测试用例； 通过机器学习模型，对测试用例进行优化与优先级排序，输出优化测试用例列表； 根据优化测试用例列表，在容器化测试环境中执行测试脚本，对测试过程进行监控，生成用例测试报告； 基于用例测试报告，通过关键字匹配和模式识别，分析测试结果并进行问题定位，具体步骤为， 通过用例测试报告解析工具，提取测试用例信息； 对测试用例信息中的错误日志和执行记录进行清洗和标准化，去除时间戳和日志标识符； 创建错误关键字库，通过字符串匹配算法，在清洗和标准化后的测试用例信息中定位错误具体位置； 对于匹配到的错误，提取上下文信息，并分类储存； 利用自然语言处理方法，构建基于BERT模型的上下文错误分类模型，对错误进行深度定位与分类； 定义综合评分函数，量化错误问题的重要性，表达式为： Si＝β1·fKeyKi+β2·fpatPi； 其中，Si为第i个错误的综合评分，fkeyKi为第i个错误的关键字匹配评分函数，fpatPi为第i个错误的模式匹配评分函数，β1为关键字匹配评分权重系数，β2为模式匹配评分权重系数，Ki为第i个错误的关键字集合，keyk为已知的第k个关键字，为布尔指示函数，n为已知关键字库大小，k为关键字索引系数，Pi为第i个错误的模式信息集合，patm为第m个错误模式，γ为匹配敏感度参数，m为错误模式索引系数； 根据计算出的每个错误问题的综合评分对问题进行排序，生成问题定位报告。

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