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龙图腾网恭喜西门子股份公司申请的专利使用神经语言编程和机器学习机制基于行为驱动开发步骤定义和相似性分析从行为驱动开发场景生成测试模型获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113366453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980091329.4，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权使用神经语言编程和机器学习机制基于行为驱动开发步骤定义和相似性分析从行为驱动开发场景生成测试模型是由S·斯托克设计研发完成，并于2019-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用神经语言编程和机器学习机制基于行为驱动开发步骤定义和相似性分析从行为驱动开发场景生成测试模型在说明书摘要公布了：使用神经语言编程和机器学习机制，基于行为驱动开发步骤定义和相似性分析，从行为驱动开发场景生成测试模型。本发明涉及一种用于在行为驱动开发（BDD）环境中自动验证软件程序的方法以及被配置为执行这样的方法的数据处理系统。首先匹配BDD测试场景的单独的测试步骤，然后将其分派给来自BDD框架的现有测试步骤定义。如果一对一的匹配是不可能的，则自然语言处理（NLP）被用来决定所述分派是否可能具有一定的匹配概率。所分派的测试步骤定义用于为测试场景生成图形测试模型，例如UML图。最后，生成可执行的测试脚本来测试软件程序。本发明特别是涉及行为驱动开发（BDD），并且将传统的BDD优点与基于模型的测试（MBT）相组合，以用于在复杂软件包的情况下的改进的便利性和自动化。自动化的步骤匹配允许BDD步骤短语到测试自动化框架的有效映射，并支持必要框架代码的结构化开发。图形测试模型增加了附加的抽象层，并提供了检查BDD场景的一致性和完整性的机会。

本发明授权使用神经语言编程和机器学习机制基于行为驱动开发步骤定义和相似性分析从行为驱动开发场景生成测试模型在权利要求书中公布了：1.一种用于在行为驱动的开发环境中自动验证软件程序的计算机实现的方法（M），所述方法（M）包括：利用数据处理系统（10）接收（M0）测试场景（1），每个测试场景（1）在连续的测试步骤（2）中定义软件程序的预期行为，所述测试步骤使用自然语言短语以领域特定的语言来制定，并且描述软件程序基于给定初始条件针对预定义事件的期望结果；从行为驱动的开发环境中导入（Ml）测试步骤定义（3）；基于测试步骤（2）的自然语言短语，为测试场景（1）的每个测试步骤（2）确定（M2）测试步骤（2）是否与测试步骤定义（3）之一匹配；将所有匹配的测试步骤（2）分派（M3）给对应的测试步骤定义（3）；对保持不匹配的任何测试步骤（2）的自然语言短语应用（M4）自然语言处理NLP，其中NLP为每个不匹配的测试步骤（2）提供置信水平以对应于测试步骤定义（3）之一；当置信水平超过第一预定义匹配概率时，将任何不匹配的测试步骤（2）分派（M5）给对应的测试步骤定义（3）；以及以下中的至少一个：基于所分派的测试步骤定义（3）为测试场景（1）生成（M6）图形测试模型（4）；和基于所分派的测试步骤定义（3）为测试场景（1）生成（M7）可执行测试脚本（6）；进一步包括：当置信水平高于第一预定义匹配概率时，基于相应测试步骤（2）的自然词短语更新（T1）相应的测试步骤定义（3）；以及当所述置信水平低于第二预定义匹配概率时，向对应于相应的测试步骤（2）的所述行为驱动开发环境添加（T2）测试步骤定义（3）。

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