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利用AI对生成的测试用例进行用例评审，可以从用例的完整性、有效性、一致性等多个维度展开，借助自然语言处理、机器学习等技术，提高评审效率和准确性。以下为你详细介绍具体方法：

1. 需求匹配度评审

• 利用自然语言处理（NLP）技术
  • 步骤：首先将软件需求文档和生成的测试用例都转化为文本数据。使用NLP工具对两者进行语义分析，例如使用预训练的语言模型（如GPT系列、BERT等）提取文本中的关键信息和语义表示。计算测试用例文本与需求文档文本之间的相似度，判断测试用例是否覆盖了需求中的各项功能和特性。
  • 示例：若需求文档中提到“系统应支持用户使用手机号和验证码登录”，而测试用例中只包含了用户名和密码登录的测试，通过NLP分析可以发现该测试用例未覆盖手机号和验证码登录的需求，从而判定该用例存在需求匹配度不足的问题。
  • 代码示例（使用Python和sentence-transformers库计算相似度）：

from sentence_transformers