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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于圖像文本融合分析的移動(dòng)應(yīng)用眾包測(cè)試報(bào)告排序的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114780373B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111471921.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/3668；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像文本融合分析的移動(dòng)應(yīng)用眾包測(cè)試報(bào)告排序的方法是由房春榮;王旭;曹振飛;虞圣呈;李彤宇;陳振宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于圖像文本融合分析的移動(dòng)應(yīng)用眾包測(cè)試報(bào)告排序的方法在說(shuō)明書摘要公布了：一種基于圖像文本融合分析的移動(dòng)應(yīng)用眾包測(cè)試報(bào)告排序的方法，其特征是通過(guò)自動(dòng)化地提取眾包測(cè)試報(bào)告的圖像和文本特征，根據(jù)報(bào)告間的相似性度量進(jìn)行眾包測(cè)試報(bào)告排序?yàn)槿斯彶闇y(cè)試報(bào)告負(fù)擔(dān)過(guò)大的問(wèn)題提供新的解決方案。提取完成的圖像和文本特征將重新組合缺陷類特征和上下文類特征分別計(jì)算相似度。缺陷相似度由問(wèn)題控件圖片相似度和缺陷描述相似度組成，用于表示報(bào)告中顯示的直接與缺陷相關(guān)的信息。上下文相似度由復(fù)現(xiàn)步驟相似度和上下文控件相似度組成，它表示上下文信息，包括觸發(fā)缺陷的操作跟蹤和缺陷發(fā)生時(shí)的活動(dòng)信息。最后將根據(jù)測(cè)試報(bào)告之間的相似度識(shí)別重復(fù)的報(bào)告，并根據(jù)報(bào)告揭示新的缺陷的能力進(jìn)行排序。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像文本融合分析的移動(dòng)應(yīng)用眾包測(cè)試報(bào)告排序的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖像文本融合分析的移動(dòng)應(yīng)用眾包測(cè)試報(bào)告排序的方法，其特征在于通過(guò)自動(dòng)化地提取眾包測(cè)試報(bào)告的圖像和文本特征，根據(jù)報(bào)告間的相似性度量進(jìn)行眾包測(cè)試報(bào)告排序，生成測(cè)試報(bào)告的優(yōu)先級(jí)排序序列；該報(bào)告排序方法的步驟如下：1測(cè)試報(bào)告文本特征提取，主要提取信息包括復(fù)現(xiàn)步驟、缺陷描述兩類信息，復(fù)現(xiàn)步驟將進(jìn)一步分析以提取“操作-對(duì)象”序列，缺陷描述將進(jìn)一步分析提取問(wèn)題控件描述，具體包含如下步驟：1.1文本內(nèi)容分類：對(duì)測(cè)試報(bào)告文本內(nèi)容進(jìn)行分詞、去除停用詞、向量化，進(jìn)而將其分為復(fù)現(xiàn)步驟和缺陷描述兩個(gè)類別；1.2問(wèn)題控件描述識(shí)別：對(duì)缺陷描述進(jìn)行分段，并對(duì)每個(gè)分割的文本片段進(jìn)行詞法分析提取目標(biāo)名詞性字段作為問(wèn)題控件描述；1.3“操作-對(duì)象”序列提取：對(duì)復(fù)現(xiàn)步驟進(jìn)行分段，并對(duì)每個(gè)分割的文本片段進(jìn)行詞法分析，收集所有片段中的動(dòng)詞和對(duì)應(yīng)的賓語(yǔ)拼接成“操作-對(duì)象”序列；2測(cè)試報(bào)告圖像特征提取，主要提取信息包括問(wèn)題控件圖片、上下文控件兩類信息，主要包含以下步驟：2.1問(wèn)題控件圖片提取：根據(jù)問(wèn)題控件描述信息，如果截屏圖片中的某一控件包含該文本內(nèi)容，則將該控件與問(wèn)題控件描述進(jìn)行匹配，識(shí)別該控件為問(wèn)題控件圖片；如果截屏圖片中所有的控件都不包含相應(yīng)的文本內(nèi)容，則分析控件的意圖，將意圖文本與問(wèn)題控件描述進(jìn)行匹配，尋找問(wèn)題控件圖片；2.2上下文控件圖片提取：除了問(wèn)題控件圖片，截屏圖片中分析得到的其他剩余控件都被歸類為上下文控件，識(shí)別上下文控件的控件類型，并對(duì)每一類控件進(jìn)行計(jì)數(shù)，組成上下文控件類型數(shù)值向量；3測(cè)試報(bào)告特征聚合：將步驟1和步驟2中得到的所有的特征融合為兩類特征，一類為缺陷特征，是指在眾包測(cè)試報(bào)告中直接反映或描述缺陷的特性；一類為上下文特征，由在缺陷發(fā)生時(shí)能夠提供環(huán)境的描述的特征組成，具體解釋如下：3.1缺陷特征由步驟1.1中得到的缺陷描述和步驟2.1中得到的問(wèn)題控件圖片組成；3.2上下文特征由步驟1.3中得到的“操作-對(duì)象序列”和步驟2.2中得到的上下文控件圖片組成；4測(cè)試報(bào)告相似度計(jì)算：測(cè)試報(bào)告相似度由缺陷相似度和上下文特征相似度加權(quán)計(jì)算得出，即測(cè)試報(bào)告相似度＝γ*缺陷相似度+1-γ*上下文相似度；4.1缺陷相似度計(jì)算：缺陷相似度計(jì)算由缺陷描述相似度和問(wèn)題控件圖片相似度兩部分加權(quán)組成；缺陷相似度＝α*問(wèn)題控件圖片相似度+1-α*缺陷描述相似度；4.2上下文相似度計(jì)算：上下文相似度由復(fù)現(xiàn)步驟相似度和上下文控件相似度兩部分加權(quán)組成；上下文相似度＝β*上下文控件相似度+1-β*復(fù)現(xiàn)步驟相似度；5測(cè)試報(bào)告排序：根據(jù)步驟4計(jì)算得到報(bào)告相似度相異矩陣，識(shí)別重復(fù)報(bào)告并根據(jù)報(bào)告揭示新的缺陷的能力進(jìn)行報(bào)告排序；5.1創(chuàng)建一份空白報(bào)告；根據(jù)步驟4的相似度計(jì)算方法計(jì)算所有測(cè)試報(bào)告與空白報(bào)告之間的相似度，選擇與空白報(bào)告相似度最低的測(cè)試報(bào)告作為排序序列中的第一份報(bào)告；5.2比較所有報(bào)告與排序序列中的所有報(bào)告的平均相似度，并選擇平均相似度最低的報(bào)告插入排序序列中；5.3循環(huán)步驟5.2直到所有報(bào)告已經(jīng)被成功排序。

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