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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利产品缺陷与测试用例的关联分析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：CN120353712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510828170.7，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权产品缺陷与测试用例的关联分析方法及装置是由都雯卿;杨茁;薛伟伟设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本产品缺陷与测试用例的关联分析方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种产品缺陷与测试用例的关联分析方法及装置，涉及数据处理技术领域，包括：通过匹配测试用例和缺陷的功能模块和研发责任人，缩小相似性比对的用例范围，提高关联效率；使用Sentence‑BERT模型计算分析测试用例信息和缺陷信息的相似性，采用混合相似性计算规则，精确计算相似性，并可根据不同项目特点，动态调整特征权重，快速高效的完成缺陷与用例的智能关联，解决了相关技术中，过于依赖历史数据，且更新成本高，查询效率低下的技术问题，达到了无需依赖历史数据，使得新项目和新领域均可以快速地完成缺陷和用例的关联，且降低了维护成本，便于长期使用的技术效果。

本发明授权产品缺陷与测试用例的关联分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种产品缺陷与测试用例的关联分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标产品的缺陷信息，并查询所述缺陷信息对应的多个测试用例，以根据所述多个测试用例构建第一测试用例集，其中，所述缺陷信息包括缺陷标题、缺陷功能所属模块、缺陷经办人和缺陷描述； 对所述缺陷描述和所述多个测试用例进行文本标准化处理，并基于预先构建的文本匹配模型，对文本标准化处理后的缺陷描述和测试用例进行双通道向量化和均值池化操作，以得到文本标准化处理后的缺陷描述和测试用例对应的语义向量，且对所述缺陷描述和所述测试用例的语义向量进行多尺度相似度计算，得到对应的当前相似度分数，并基于所述缺陷描述和所述测试用例，进行领域增强处理，以构建对应的相似度修正因子，并根据所述相似度修正因子和预设的分层注意力机制对所述当前相似度分数进行优化，且基于预设的历史匹配结果，构建误差分布模型，以通过所述误差分布模型对优化后的当前相似度分数进行高斯归一化处理，计算所述缺陷描述和所述多个测试用例中每个测试用例之间的混合相似性，并确定所述混合相似性大于预设的相似度阈值的多个目标测试用例，且对所述多个目标测试用例进行降序排序，以构建对应的第二测试用例集； 检测所述第二测试用例集中是否存在正确测试用例，在检测到所述第二测试用例集中存在所述正确测试用例，则对所述缺陷信息和所述正确测试用例进行关联操作，否则从所述第一测试用例集中选取正确测试用例，并对所述正确测试用例和所述缺陷信息进行关联操作，以得到所述缺陷信息对应的关联信息； 基于所述关联信息，训练预先构建的文本匹配模型，以利用训练后的文本匹配模型对所述目标产品的缺陷信息和测试用例进行智能关联。

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