[发明专利]利用定义的输入格式来测试应用有效
申请号: | 201710892789.X | 申请日: | 2017-09-27 |
公开(公告)号: | CN108089974B | 公开(公告)日: | 2021-03-26 |
发明(设计)人: | 弗拉尼奥·伊万契奇;拉斯洛·塞凯赖什;多马戈伊·巴比克 | 申请(专利权)人: | 谷歌有限责任公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 周亚荣;安翔 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 利用 定义 输入 格式 测试 应用 | ||
1.一种用于利用定义的输入格式来测试应用的方法,包括:
接收文本元素值的序列;
利用一个或多个计算设备,确定所述序列的文本元素值的得分,其中,所述得分与特定文本元素值等于一个或多个给定值的概率有关,并且其中,所述概率基于与定义格式一致的文本元素值的序列;
利用所述一个或多个计算设备,将所述得分与阈值相比较;
当所述得分小于阈值时,利用所述一个或多个计算设备修改所述文本元素值,以形成文本元素值的经修改的序列;
利用所述一个或多个计算设备,利用指令集处理文本元素值的所述经修改的序列;以及
当所述指令集处理文本元素值的所述经修改的序列时,利用所述一个或多个计算设备测试所述指令集的性能特性。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述得分包括:基于利用与所述定义格式一致的文本元素值的所述序列来训练的递归神经网络,来确定所述得分。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述递归神经网络是长短期记忆(LSTM)神经网络。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,与所述定义格式一致的文本元素值的所述序列能被经由因特网访问。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述定义格式是HTML或PDF。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括基于所述性能特性来确定测试值。
7.根据权利要求6所述的方法,还包括:
基于所述性能特性来确定测试得分;以及
继续确定文本元素值的给定序列的测试值,修改文本元素值的所述给定序列的一个或多个文本元素值,并且利用所述给定序列测试所述指令集的所述性能特性,直到所述测试值超过阈值为止。
8.一种用于利用定义的输入格式来测试应用的系统,包括:
一个或多个计算设备,以及
存储器,其存储指令,所述指令在由所述一个或多个计算设备执行时,使得所述一个或多个计算设备执行操作,所述操作包括:
接收具有值的文本元素的初始序列;
确定所述初始序列的第一文本元素的值的第一得分,其中,文本元素的特定序列中的特定文本元素的值的得分与所述特定文本元素的值跟随与定义格式一致的具有值的文本元素的相同或类似序列的频率有关;
确定所述初始序列的第二文本元素的所述值的第二得分,其中,在所述初始序列中的所述第一文本元素与第二文本元素之间存在第三文本元素;
将所述第一得分和所述第二得分与阈值相比较;
当所述第一得分和第二得分大于所述阈值时,生成具有值的文本元素的经修改的序列,其中,所述经修改的序列中的第一文本元素的值等于所述初始序列中的所述第一文本元素的所述值,所述经修改的序列中的第二文本元素的值等于所述初始序列中的所述第二文本元素的所述值,所述经修改的序列中的第三文本元素的值与所述初始序列中的所述第三文本元素的所述值不同,并且所述第三文本元素在所述经修改的序列中的所述第一文本元素与第二文本元素之间;
利用所述一个或多个计算设备,利用应用处理文本元素的所述经修改的序列;以及
当所述应用处理文本元素的所述经修改的序列时,利用所述一个或多个计算设备来测试所述应用的性能特性。
9.根据权利要求8所述的系统,其中,确定得分包括:基于利用与所述定义格式一致的文本元素的序列来训练的递归神经网络,来确定所述得分。
10.根据权利要求9所述的系统,其中,所述递归神经网络是长短期记忆(LSTM)神经网络。
11.根据权利要求10所述的系统,其中,所述定义格式是PDF,所述神经网络利用PDF文档被训练,并且所述应用包括PDF阅读器。
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