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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))申请的专利软件测试方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN121029629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511574929.X，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权软件测试方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由杨晓明;尚京威;黄智昌;虞飞;吴炯楠设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本软件测试方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种软件测试方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。所述方法包括：基于多阶段训练策略获取深度学习模型，所述深度学习模型用于对源代码文件与需求设计文档进行映射测试；基于所述深度学习模型获取多任务模型，所述多任务模型用于对所述需求设计文档与测试文档进行映射测试；基于关系抽取模型，对所述测试文档进行优化；所述优化至少包括增强实体间的语义关联。采用本方法能够提高软件测试质量。

本发明授权软件测试方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种软件测试方法，其特征在于，所述方法包括： 基于多阶段训练策略获取深度学习模型，所述深度学习模型用于对源代码文件与需求设计文档进行映射测试；所述多阶段训练策略至少包括预训练、中间训练与模型调整； 基于所述深度学习模型获取多任务模型，所述多任务模型用于对所述需求设计文档与测试文档进行映射测试； 基于关系抽取模型，对所述测试文档进行优化；所述优化至少包括增强实体间的语义关联；所述关系抽取模型至少包括编码层、增强实体层与分类层； 其中，所述对源代码文件与需求设计文档进行映射测试，包括： 对所述源代码文件和所述需求设计文档进行分解，并依次输入到所述深度学习模型； 所述深度学习模型基于特征转换技术，确定所述源代码文件与所述需求设计文档是否存在有效的映射链接，并将评估结果汇总输出； 所述基于所述深度学习模型获取多任务模型，包括： 将清洗和预处理后的所述需求设计文档和所述测试文档的文本序列数据输入所述深度学习模型，获取文本的隐藏表示； 将所述隐藏表示作为共享表征，为各任务设计独立的输出层，获取所述多任务模型；其中，每个所述输出层包括一个全连接层和激活函数，各所述输出层与所述共享表征连接； 基于所述需求设计文档与所述测试文档的关联数据集对所述多任务模型进行调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))，其通讯地址为：511370 广东省广州市增城区朱村街朱村大道西78号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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