本技术涉及计算机，尤其涉及自动化测试方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、随着各种应用系统的开发、运维、升级等操作，人工测试的难度和成本越来越大，甚至无法实现。自动化测试技术的出现，给行业内解决该类问题提供了一种可选方案，可以有效改善人工测试的效果和效率。
2、目前，传统地自动化测试技术通常是需要按照指定场景以及指定需求，同时还需要按照既定规则完成测试过程。然而，采用上述方式在进行自动化测试时，存在灵活性较差的问题。
技术实现思路
1、本技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，为此，本技术第一方面提出一种自动化测试方法，该方法包括：
2、获取当前软件测试需求数据；
3、将当前软件测试需求数据输入至预设自动化测试模型中进行处理，生成测试结果；其中，预设自动化测试模型是基于预设需求采集子模型及预设测试子模型构建的，预设需求采集子模型用于生成与当前软件测试需求数据对应的需求列表，预设测试子模型用于生成与当前软件测试需求数据对应的测试列表及评价效果指标。
4、在一种可能的实施方式中，将当前软件测试需求数据输入至预设自动化测试模型中进行处理，生成测试结果，包括：
5、将当前软件测试需求数据输入至预设自动化测试模型中，调用预设需求采集子模型对当前软件测试需求数据进行处理，生成与当前软件测试需求数据对应的需求列表；
6、获取预设测试项数据集数量及需求列表中各需求项对应的权重；
7、基于预设测试项数据集的数量集、需求列表及各权重，生成目标测试项数据集；
8、调用预设测试子模型对目标测试项数据集进行处理，生成与目标测试项数据集对应的测试列表及评价效果指标。
9、在一种可能的实施方式中，基于预设测试项数据集的数量集、需求列表及各权重，生成目标测试项数据集，包括：
10、对各权重进行归一化处理，生成归一化权重；
11、基于归一化权重及预设测试项数据集总数的乘积，计算得到预设测试项数据集的数量集；
12、基于预设测试项数据集的数量集及需求列表，生成与需求列表对应的目标测试项数据集。
13、在一种可能的实施方式中，预设需求采集子模型的构建过程，包括：
14、获取软件测试需求训练集；其中，软件测试需求训练集中包括多个需求相关样本信息及标记信息；
15、将软件测试需求训练集输入至初始需求采集子模型中进行训练，生成预设需求采集子模型。
16、在一种可能的实施方式中，将软件测试需求训练集输入至初始需求采集子模型中进行训练，生成预设需求采集子模型，包括：
17、将软件测试需求训练集输入至初始需求采集子模型中进行训练，获取模型的实际综合评估指标；其中，实际综合评估指标是基于模型的实际精确率和实际召回率计算得到的，实际精确率和实际召回率是基于各软件测试需求样本信息对应的预设权重、预测需求项类别信息及软件测试需求训练集的数量计算得到的；
18、若实际综合评估指标满足预设综合评估指标阈值，则生成预设需求采集子模型。
19、在一种可能的实施方式中，获取软件测试需求训练集，包括：
20、获取多个历史软件测试需求数据；
21、针对各历史软件测试需求数据，对历史软件测试需求数据进行数据预处理操作，生成软件测试需求训练集；其中，数据预处理操作包括数据标准化处理、特征提取处理、数据标注处理、数据编码处理、切分处理、去敏感处理及格式转化处理。
22、在一种可能的实施方式中，预设测试子模型的构建过程，包括：
23、获取软件测试需求训练集；其中，软件测试需求训练集中包括多个测试相关样本信息及标记信息；
24、将软件测试需求训练集输入至初始测试子模型中进行训练，生成预设测试子模型。
25、本技术第二方面提出一种自动化测试装置，该装置包括：
26、获取模块，用于获取当前软件测试需求数据；
27、生成模块，用于将当前软件测试需求数据输入至预设自动化测试模型中进行处理，生成测试结果；其中，预设自动化测试模型是基于预设需求采集子模型及预设测试子模型构建的，预设需求采集子模型用于生成与当前软件测试需求数据对应的需求列表，预设测试子模型用于生成与当前软件测试需求数据对应的测试列表及评价效果指标。
28、在一种可能的实施方式中，上述生成模块具体用于：
29、当前软件测试需求数据输入至预设自动化测试模型中，调用预设需求采集子模型对当前软件测试需求数据进行处理，生成与当前软件测试需求数据对应的需求列表；
30、获取预设测试项数据集数量及需求列表中各需求项对应的权重；
31、基于预设测试项数据集的数量集、需求列表及各权重，生成目标测试项数据集；
32、调用预设测试子模型对目标测试项数据集进行处理，生成与目标测试项数据集对应的测试列表及评价效果指标。
33、在一种可能的实施方式中，上述生成模块还用于：
34、对各权重进行归一化处理，生成归一化权重；
35、基于归一化权重及预设测试项数据集总数的乘积，计算得到预设测试项数据集的数量集；
36、基于预设测试项数据集的数量集及需求列表，生成与需求列表对应的目标测试项数据集。
37、在一种可能的实施方式中，上述自动化测试装置还用于：
38、获取软件测试需求训练集；其中，软件测试需求训练集中包括多个需求相关样本信息及标记信息；
39、将软件测试需求训练集输入至初始需求采集子模型中进行训练，生成预设需求采集子模型。
40、在一种可能的实施方式中，上述自动化测试装置还用于：
41、将软件测试需求训练集输入至初始需求采集子模型中进行训练，获取模型的实际综合评估指标；其中，实际综合评估指标是基于模型的实际精确率和实际召回率计算得到的，实际精确率和实际召回率是基于各软件测试需求样本信息对应的预设权重、预测需求项类别信息及软件测试需求训练集的数量计算得到的；
42、若实际综合评估指标满足预设综合评估指标阈值，则生成预设需求采集子模型。
43、在一种可能的实施方式中，上述自动化测试装置还用于：
44、获取多个历史软件测试需求数据；
45、针对各历史软件测试需求数据，对历史软件测试需求数据进行数据预处理操作，生成软件测试需求训练集；其中，数据预处理操作包括数据标准化处理、特征提取处理、数据标注处理、数据编码处理、切分处理、去敏感处理及格式转化处理。
46、在一种可能的实施方式中，上述自动化测试装置还用于：
47、获取软件测试需求训练集；其中，软件测试需求训练集中包括多个测试相关样本信息及标记信息；
48、将软件测试需求训练集输入至初始测试子模型中进行训练，生成预设测试子模型。
49、本技术第三方面提出一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的自动化测试方法。
50、本技术第四方面提出一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的自动化测试方法。
51、本技术实施例具有以下有益效果：
52、本技术实施例提供的自动化测试方法，该方法包括：获取当前软件测试需求数据，将当前软件测试需求数据输入至预设自动化测试模型中进行处理，生成测试结果，其中，预设自动化测试模型是基于预设需求采集子模型及预设测试子模型构建的，预设需求采集子模型用于生成与当前软件测试需求数据对应的需求列表，预设测试子模型用于生成与当前软件测试需求数据对应的测试列表及评价效果指标。本方案通过预设自动化测试模型直接对当前软件测试需求数据进行处理，就能够得到相应的测试结果，从收集需求文档到最终测试过程几乎不需要人为干预，自动化及智能化程度较高，从而也提高了进行自动化测试的灵活性；另外，预设自动化测试模型采用多个子模型的方式进行模块化设计，使得模型整体高内聚、低耦合；同时，预设自动化测试模型使用监督学习模型能够具有较高的测试能力，并使用强化学习无需对更多数据集打标签，最终可以使得模型的成本控制在一定的范围内，实现了较好效果和成本可控的平衡。
1.一种自动化测试方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前软件测试需求数据输入至预设自动化测试模型中进行处理，生成测试结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设测试项数据集的数量集、所述需求列表及各所述权重，生成目标测试项数据集，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述预设需求采集子模型的构建过程，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述软件测试需求训练集输入至初始需求采集子模型中进行训练，生成所述预设需求采集子模型，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取软件测试需求训练集，包括：
7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述预设测试子模型的构建过程，包括：
8.一种自动化测试装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-7任一项所述的自动化测试方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7任一项所述的自动化测试方法。
