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龙图腾网获悉大汉软件股份有限公司申请的专利一种测试用例生成系统构建方法及测试用例生成方法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：CN120670326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511180304.5，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种测试用例生成系统构建方法及测试用例生成方法是由金震宇;王知明;蒋晓青;赵彧设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种测试用例生成系统构建方法及测试用例生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种测试用例生成系统构建方法，方法包括对系统需求规格说明书中功能模块部分进行数据清洗，得到结构化功能数据集，对结构化功能数据集进行格式化处理，得到结构化数据测试用例框架模板文件，并预处理得到结构化数据基础测试用例框架数据集；对结构化数据基础测试用例框架数据集训练基于Transformer‑based文本分类分析的模型。通过本方法得到测试用例数据集，进行测试用例内容补充，输出具有表格格式的测试用例。本发明的一种测试用例生成系统构建方法能够提升编写测试用例的效率。本发明还公开一种测试用例生成方法。

本发明授权一种测试用例生成系统构建方法及测试用例生成方法在权利要求书中公布了：1.一种测试用例生成系统构建方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1，对系统需求规格说明书进行规范化和标准化处理，并对功能需求模块内容进行数据分析整理和数据清洗，使用多模态进行需求解析与知识增强的结构化处理，得到结构化功能数据集Clean_Function_Dataset_List： 系统需求规格说明书进行规范化和标准化处理，针对系统需求规格说明书中功能需求部分存在的图片，进行图像文件解压、透视矫正、自适应二值化预处理，以及文本识别；读取系统需求规格说明书中内容并解析为纯文本格式；将提取的文本内容和图像识别处理文本列表Image_OCR_Processing_Text_List，合并为一个连续文本字符串ContinuousStrText；进行需求实体识别，通过可微分规则引擎动态生成正则表达式模板，实现正则参数的自适应调整，然后使用经过强化学习优化策略动态生成的正则表达式，以及切片技术，从连续文本字符串ContinuousStringText中根据关键字进行数据提取并分割，得到结构化功能数据集Clean_Function_Dataset_List； 步骤2，设计基于深度Transformer的特征抽象架构，得到语义特征表示数据集Semantic_Feature_Representation_Dataset： 采用基于软件领域需求文档语料库预训练的Word2Vec模型对结构化功能数据集Clean_Function_Dataset_List进行初步嵌入，并利用四层Transformer编码器对嵌入向量进行深度特征抽象，生成语义特征表示数据集Semantic_Feature_Representation_Dataset； 步骤3，创建基于语义引导的测试用例模板构建方法，得到结构化数据测试用例框架模板文件MindMap_TestCase_Framework_TemplateDataFile： 读取语义特征表示数据集Semantic_Feature_Representation_Dataset中的内容，根据预先定义的标签字段，使用json扩展包和正则表达式技术进行数据格式化处理，得到结构化数据测试用例框架模板文件MindMap_TestCase_Framework_TemplateDataFile； 步骤4，预处理补充数据内容，得到结构化数据基础测试用例框架数据集MindMap_BaseTestCase_Framework_DataFile： 预览结构化数据测试用例框架模板文件MindMap_TestCase_Framework_TemplateDataFile，利用Transformer捕捉的全局语义信息对结构化数据测试用例框架模板文件MindMap_TestCase_Framework_TemplateDataFile进行预处理补充完善工作，得到结构化数据基础测试用例框架数据集MindMap_BaseTestCase_Framework_DataFile； 步骤5，建立需求预处理与模型训练的协同进化机制，通过可微分数据处理管道实现端到端联合优化，得到一个基于Transformer-based的模型Case_Transformer-based： 使用结构化数据基础测试用例框架数据集MindMap_BaseTestCase_Framework_DataFile构建结构化数据处理通道与文本语义处理通道并行的双通道训练系统，在模型微调阶段同步优化需求解析参数；设置动态学习率分配策略，使系统需求规格说明书进行规范化和标准化处理的参数更新速率低于四层Transformer编码器；建立双重评估体系，在需求侧监控参数标注准确率≥95%，文档结构合规性≥98%；在用例侧要求边界条件完备性≥90%，与异常场景覆盖率≥85%；输出最终优化模型Case_Transformer-based。

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