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1. WO2020160810 - GÉNÉRATION DE MODÈLES DE TEST À PARTIR DE SCÉNARIOS DE DÉVELOPPEMENT DICTÉ PAR LE COMPORTEMENT SUR LA BASE DE DÉFINITIONS D'ÉTAPES DE DÉVELOPPEMENT DICTÉ PAR LE COMPORTEMENT ET D'UNE ANALYSE DE SIMILARITÉ À L'AIDE DE MÉCANISMES DE PROGRAMMATION NEURO-LINGUISTIQUE ET D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Numéro de publication WO/2020/160810
Date de publication 13.08.2020
N° de la demande internationale PCT/EP2019/082923
Date du dépôt international 28.11.2019
CIB
G06F 11/36 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
11Détection d'erreurs; Correction d'erreurs; Contrôle de fonctionnement
36Prévention d'erreurs en effectuant des tests ou par débogage de logiciel
CPC
G06F 11/3664
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
11Error detection; Error correction; Monitoring
36Preventing errors by testing or debugging software
3664Environments for testing or debugging software
G06F 11/3684
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
11Error detection; Error correction; Monitoring
36Preventing errors by testing or debugging software
3668Software testing
3672Test management
3684for test design, e.g. generating new test cases
Déposants
  • SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT [DE]/[DE]
Inventeurs
  • STORCK, Stephan
Données relatives à la priorité
19155524.205.02.2019EP
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) GENERATION OF TEST MODELS FROM BEHAVIOR DRIVEN DEVELOPMENT SCENARIOS BASED ON BEHAVIOR DRIVEN DEVELOPMENT STEP DEFINITIONS AND SIMILARITY ANALYSIS USING NEURO LINGUISTIC PROGRAMMING AND MACHINE LEARNING MECHANISMS
(FR) GÉNÉRATION DE MODÈLES DE TEST À PARTIR DE SCÉNARIOS DE DÉVELOPPEMENT DICTÉ PAR LE COMPORTEMENT SUR LA BASE DE DÉFINITIONS D'ÉTAPES DE DÉVELOPPEMENT DICTÉ PAR LE COMPORTEMENT ET D'UNE ANALYSE DE SIMILARITÉ À L'AIDE DE MÉCANISMES DE PROGRAMMATION NEURO-LINGUISTIQUE ET D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé
(EN)
Generation of test models from Behavior Driven Development scenarios based on Behavior Driven Development step definitions and similarity analysis using Neuro Linguistic Programming and machine learning mechanisms The present invention pertains to a method for automated verification of a software program in a Behavior-Driven Development (BDD) environment and a data processing system configured to execute such a method. Individual test steps of BDD test scenarios are first matched and then assigned to existing test step definitions from a BDD framework. If a one-to- one matching is not possible, natural language processing (NLP) is used to decide if an assignment is possible with a certain matching probability. The assigned test step definitions are used to generate graphical test models for the test scenarios, e.g. UML diagrams. Finally, executable test scripts are generated to test the software program. The present invention relates particularly to Behavior-Driven Development (BDD) and combines traditional BDD advantages with Model Based Testing (MBT) for improved convenience and automatization in case of complex software packages. The automated step matching allows an efficient mapping of BDD step phrases to a test automation framework and supports the structured development of the necessary framework code. The graphical test models add an additional abstraction layer and provide the opportunity to check BDD scenarios for consistency and completeness.
(FR)
L’invention concerne la génération de modèles de test à partir de scénarios de développement dicté par le comportement sur la base de définitions d'étapes de développement dicté par le comportement et d'une analyse de similarité utilisant des mécanismes de programmation neuro-linguistique et d'apprentissage machine. La présente invention concerne un procédé de vérification automatisée d'un programme logiciel dans un environnement de développement dicté par le comportement (BDD) et un système de traitement de données configuré pour exécuter un tel procédé. Des étapes de test individuelles de scénarios de test BDD sont d'abord mises en correspondance puis attribuées à des définitions d'étapes de test existantes à partir d'une structure BDD. Si une correspondance univoque n'est pas possible, un traitement de langage naturel (NLP) est utilisé pour décider si une attribution est possible avec une certaine probabilité de correspondance. Les définitions d'étapes de test attribuées sont utilisées pour générer des modèles de test graphique pour les scénarios de test, par exemple des diagrammes UML. Enfin, des scripts de test exécutables sont générés pour tester le programme logiciel. La présente invention concerne en particulier le développement dicté par le comportement (BDD) et combine les avantages d'un BDD classique avec ceux d'un test basé sur un modèle (MBT) pour améliorer l'aspect pratique et l'automatisation dans le cas de progiciels complexes. La mise en correspondance automatisée d'étapes permet un mappage efficace de phrases d'étape BDD à un cadre d'automatisation de test et prend en charge le développement structuré du code de structure nécessaire. Les modèles de test graphique ajoutent une couche d'abstraction supplémentaire et fournissent l'opportunité de vérifier des scénarios de BDD pour la cohérence et la complétude.
Également publié en tant que
EP2019821028
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international