[发明专利]一种自动化众包测试绩效考核方法和装置

权利要求书

1.一种自动化众包测试绩效考核方法，其特征在于包括以下方法：

步骤一、从缺陷报告库中获取众包测试工人提交的缺陷报告信息；

步骤二、对任意两个缺陷报告进行重复性检测：

2-1、对任意两个缺陷报告进行文本预处理，提取特征词；

2-2、计算特征向量：

将在上述两个缺陷报告中采用TF-IDF算法计算所有特征词的TF-IDF值，构建权重向量空间；其中若某特征词在当前缺陷报告中不存在，则该特征词的TF-IDF值记为0；

TF-IDF＝TF*IDF

其中TF指的是某特征词w在当前缺陷报告中出现的频率；IDF指的是某特征词w的逆文本频率指数；

2-3、采用余弦相似度算法计算两个缺陷报告的相似度，若超过阈值则归为同一类，反之作为新分类；

2-4、缺陷B_i根据重复性检测所获得缺陷积分n_i表示缺陷B_i重复的个数；

步骤三、采用CNN+Bi-LSTM模型对每个缺陷报告进行优先级分类，其中步骤一缺陷报告作为模型的输入，缺陷的优先级数值作为输出；

步骤四、根据以下公式计算每个工人应获得奖金S：

其中W为总奖金数，N表示缺陷报告的个数，为某个工人所发现的所有缺陷报告的总积分占比；表示缺陷B_i的积分，其中为缺陷B_i对应的优先级数，P为各类缺陷报告的优先级的数值之和。

2.如权利要求1所述的一种自动化众包测试绩效考核方法，其特征在于步骤2-1英文文本具体预处理如下：

1)去除非文本部分；

2)去除停用词；

3)词干提取和词形还原；

4)大小写转换；

5)文本数字化；

中文文本具体预处理如下：

1)无效数据过滤；

2)文本分词；

3)去停用词；

4)文本数字化。

3.如权利要求1所述的一种自动化众包测试绩效考核方法，其特征在于步骤2-3具体是：a是n维向量，用[X₁,X₂,…,X_n]表示，b是n维向量，用[Y₁,Y₂,…,Y_n]表示，向量a与b的夹角为θ，余弦相似度的计算如公式如(3)所示：

其中a和b分别表示步骤2-2两个缺陷报告向量化表示后所对应的向量；X_n表示向量a的第n个特征词TF-IDF值，Y_n是向量b的第n个特征词TF-IDF值。

4.如权利要求1所述的一种自动化众包测试绩效考核方法，其特征在于步骤2-2具体是

5.如权利要求1所述的一种自动化众包测试绩效考核方法，其特征在于步骤三上述CNN+Bi-LSTM模型结构由Embedding层、卷积层、Bi-LSTM层、Dense层构成，激活函数选择softmax。

6.一种自动化众包测试绩效考核装置，其特征在于所述装置包括：

信息获取模块，用于从缺陷报告库中获取众包测试工人提交的缺陷报告信息；

重复性检测模块，用于从信息获取模块中获得缺陷报告，然后对任意两个缺陷报告进行文本预处理，通过分词得到特征词；计算所有特征词的TF-IDF值，并根据TF-IDF值计算两个缺陷报告的相似度，判断是否为同一类缺陷报告；最终获得缺陷积分

优先级判断模块，用于将缺陷报告输入到CNN+Bi-LSTM模型，输出对应缺陷的优先级数值

计算模块，用于根据重复性检测模块获取的缺陷积分优先级判断模块获取的优先级数值计算得到每个工人应获得奖金。