PIPELINE组测试报告

前言:我们组与学霸系统的其他两个小组共同合作开发,组成学霸系统的团体工作。作为学霸系统的一环,我们组起到承上启下的作用,因此,面向群体以及功能实现都是为给下一个组的工作做好预备工作。

1.项目基本信息:

项目名称

学霸系统pipeline

客户方

北京航空航天大学计算机学院 UI 小组

开发方

北京航空航天大学计算机学院 I love SE 小组

项目委托时间

2013-10-16

项目测试时间范围

起:2013-11-6止:2013-11-13

测试参与人员

柴泽华,徐姗,李超,杨军,乔立男

2.产品面向群体:

由于我们这组的项目并不是传统意义上能发布并进行展示的项目,因此相对应的面向的用户群体也不是传统意义上的用户。我们组是学霸系统3个小组中的中间的一员,因此我们所做的东西将提供给最后一个小组使用,所以我们面向的用户是学霸系统UI组。

3.用户使用说明(即UI组调用数据库的方式):

UI组在制作提问与解答模块时需要用到我们放在服务器中的数据库。我们的数据库中的数据表共有四张。

表名

WebPage表

WebPage_Tags表

Tags表

Sensitive_Words表

作用

存有每个网页的具体属性信息。

网页号,标签号,还有每个网页对应标签的对应信息。

具体每个标签的属性信息。

是每个敏感词的属性信息。

用SQL语言表示个表格定义:

1.WebPage表:

Create Table WebPage{
wid int primary key,    //wid是我们UI组查询必须要用到的唯一标识一个网页的标识
title nvarchar(255) not
null, //标题
author nvarchar(255)
  //作者
postdate
date   //发表日期
link nvarchar(255) not
null, //链接
referred nvarchar(255)
  //引用
views int not
null,             
//学霸网站内的浏览量(初始化为0)
rate smallint not
null           //各个评分等级的比率
}

2. WebPage_Tags表:

Create Table
WebPage_Tags{       //用于连接网页表与标签表

tid int not null,

wid int not null,

primary key (taid,wid)

preview nvarchar(255)

}

3.Tags表:

Create Table Tags{       //标签(提取的关键字)

tid int primary key not null,
name
char(20) not null,
prevtaid
int

}

4.Sensitive word表

Create Table
Sensitive_Words{       //敏感词

sid int primary key not null,

name char(20) not null

}

UI组在制作用户提问与解答时才需要我们组制作的数据库。UI组首先调用Sensitive_Words表判断用户提问中是否存在敏感词,若无敏感词,首先将问题分割成若干个tags,然后去WebPage_Tags表中匹配哪个网页能够匹配到最多的tags,然后就将这个网页对应的preview提取出来作为问题的答案;对于其余还没有对应的tags,递归的寻找哪个网页能够匹配到最多的tags,然后就将这个网页对应的preview提取出来作为问题的答案。

4.测试环境与配置:

4.1功能测试

数据库服务器配置(本机测试)

机器名(IP)

CPU

内存

软件环境(操作系统、应用软件)

192.168.13.43

2.20GHz

2.00GB

Windows server 2008 R2 Standard

应用服务器配置(本机测试)

机器名(IP)

CPU

内存

软件环境(操作系统、应用软件)

192.168.13.43

2.20GHz

2.00GB

Windows server 2008 R2 Standard

其他说明

         

4.2性能测试

数据库服务器配置(本机测试)

机器名(IP)

CPU

内存

软件环境(操作系统、应用软件)

192.168.13.43

2.20GHz

2.00GB

Windows server 2012

应用服务器配置(本机测试)

机器名(IP)

CPU

内存

软件环境(操作系统、应用软件)

192.168.13.43

2.20GHz

2.00GB

Windows server 2012

其他说明

         

4.3 UI界面基本功能测试

4.3.1 主界面功能测试

功能

基本要求

测试情况

测试结果显示

Listbox中url地址的显示

能显示所有要求的url地址

功能实现

通过

Totalfiles中数量的显示

能显示现在所有被操作网页的总数

功能实现

通过

选中Listbox中想操作的网页

可以选中想操作的网页

功能实现

通过

4.3.2 RawData界面功能测试

功能

基本要求

测试情况

测试结果显示

RichTextBox中显示网页的源代码

可以显示所有的源代码

功能实现

通过

Return返回主界面

点击Return键可以返回主界面

功能实现

通过

4.3.3 DenoisingData界面功能测试

功能

基本要求

测试情况

测试结果显示

RichTextBox中显示处理后的网页源代码

可以显示处理后的网页源代码

功能实现

通过

Return返回主界面

点击Return键可以返回主界面

功能实现

通过

4.3.4 FinalData界面功能测试

功能

基本要求

测试情况

测试结果显示

Title中显示网页的标题

可以显示网页的标题

功能实现

通过

Author中显示网页的作者

可以显示网页的作者

功能实现

通过

Postdate中显示网页的发表日期

可以显示网页的发表日期

功能实现

通过

Combobox中显示网页的待选标签

可以显示所有的四个标签

功能实现

通过

Preview中显示网页标签相对应的预览内容

每一个网页标签都有预览内容

功能实现

未通过

Return返回主界面

点击Return键可以返回主界面

功能实现

通过

4.3.5 WordSegment界面功能测试

功能

基本要求

测试情况

测试结果测试

ListView1中显示网页中的词频统计

可以显示源代码中的所有词频

功能实现

通过

Segment Result中显示分词后的降噪后数据

显示降噪后的网页源代码

功能实现

通过

Return返回主界面

点击Return键可以返回主界面

功能实现

通过

4.3.6 Input New Content界面功能测试

功能

基本要求

测试情况

测试结果测试

各种textbox中都可以输入信息

可以输入信息

功能实现

通过

点击Addtag按钮后添加tag

可以在ListBox中看到添加的tag

功能实现

通过

Return返回主界面

点击Return键可以返回主界面

功能实现

通过

4.4保存功能测试

功能

基本要求

测试情况

测试结果测试

Input New Content中InsertAll可保存信息

可以保存信息

功能实现

通过

Process操作后的WebPages,Tags,Webpage_tag表中都存入信息

可以存入信息

功能实现

通过

4.5 翻译功能测试

功能

基本要求

测试情况

测试结果测试

纯英文网页可以翻译为中文

可以都翻译为中文

功能实现

通过

中文英文混合的网页可以翻译为中文

可以都翻译为中文

功能实现

通过

4.6提取关键词后的结果测试

关键词正确率指的是与手动提取关键词后的匹配结果。

测试网页序号

URL

关键词正确率

运行时间

1(中文)

000.htm

50%

11ms

2(中文)

1011044489.html

25%

40ms

3(中文)

1011044488.html

50%

20ms

4(英文)

_iris.eecs.berkeley.edu_05-helpdesk.html.html

50%

3s

5(英文)

_iris.eecs.berkeley.edu_15-faq_00-accounts_00-email.html#supported.html

50%

2s

6(英文)

_calmail.berkeley.edu_docs_client.html.html

0%

1s

4.7 可靠性测试

测试内容

基本要求

测试通过

测试是否通过

用户权限操作数据库时所受的控制

用户不会超越限制

实现要求

通过

用户不会向数据库中添加冗余信息

数据库不接受重复信息

实现要求

通过

4.8 易用性测试

测试内容

基本要求

测试通过

测试是否通过

用户可以在看过用户规格说明后即可使用

用户操作简单易学

实现要求

通过

5.测试后总结

1.主要的问题还是出在关键词提取的准确率和测试时间上面,究其原因,主要是有两点:

1关键词提取算法过于简单,要使用改进后的tf-idf算法。

2分词算法中的词库太小,不够全面,并且分词粒度太小,很多专业类的词汇都被拆开。

2.preview的提取还是一个大难题,这一点老师也没有要求我们去做,做的效果也不是太好。主要原因是现在没有根据关键词去提取对应摘要的好算法,需要我们自己去摸索。

3.英文网页需要翻译,而联网的耗时比较长,但是本地的词典进行的机器翻译效果又不好,如何在这两者之间进行中和,是目前的一个大问题。

4.下一次beta版本测试时最好使用专业测试工具进行测试。

                                                                                                                                             ————edited by 柴泽华

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