基于自然语言对话流程图的聊天机器人测试路径识别：一种SUSCOM-2019研究

随着智能手机的普及，移动通信技术催生了聊天机器人（Chatbots）这一新兴领域，它们通过模拟数据库实现与人类用户的自然交互。聊天机器人在日常生活中扮演着日益重要的角色，被广泛应用于客户服务、信息查询、购物助手等场景。然而，开发一个高效的聊天机器人并非易事，特别是在软件测试阶段，确保其功能性和用户体验是关键。 本篇研究论文，发表于2019年国际可持续计算科学、技术与管理会议（SUSCOM-2019），主要探讨了如何通过自然语言对话流程图来识别和生成虚拟助手（即聊天机器人）的软件测试路径。传统的测试路径依赖于形式化的描述，而自然语言对话流程图作为一种非形式化的表达方式，能够更直观地反映出用户与机器人互动的实际流程。 作者指出，聊天机器人数据库流是其中的一个关键组成部分，它是一个相对较少的规范语言，有助于将抽象的概念转化为具体的测试用例。论文提出了一种算法，该算法能够将数据库中的自然语言会话流程图分解为多个可操作的轨迹，每个轨迹代表了一个特定的用户交互行为。这种方法使得测试路径识别更为人性化和精准，从而提高软件质量。 在测试过程中，聊天机器人意图跟踪是一个重要的环节，它依据生成的测试路径，生成相应的测试用例，确保软件的各个方面都能得到充分的覆盖。通过实验验证，基于自然语言对话流程图识别的测试路径在实际的聊天机器人软件开发中表现出良好的测试覆盖率，显著提高了测试效率和效果。 总结来说，这篇论文强调了自然语言对话流程图在虚拟助手软件测试路径识别中的重要性，它不仅简化了测试路径的定义，还促进了软件测试的自动化和有效性，对于提升现代信息技术产品的用户体验和质量具有重要意义。