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摘要

传统的界面自动化测试工具存在需设计大量程序脚本且兼容性差等问题。为此，提出了一种基于人工智能模型的自动化测试方法。该方法采用SAM模型进行图像智能识别，并利用BERT模型进行文本检索匹配，能够对特定测试界面进行分析并提取图像。通过半人工方式标记图像文件名作为文本数据集，再进行文本分类训练，实现文本到图像的匹配。最后，借助图形匹配算法模拟自动化测试步骤。实验结果表明，该方法匹配准确率高，且相较于传统自动化测试工具更加灵活便捷。

关键词

软件测试；智能识别；机器学习

参考文献

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作者简介

黄非（1984—），男，汉族，湖北荆州人，硕士研究生在读，研究方向：人工智能与机器学习。