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一种针对递归神经网络驱动的对话系统的自动化测试方法。该方法基于语义不变的文本数据变换规则，对原始测试集进行扩增变换，生成具有真实性的测试数据；同时，该方法基于计算被测递归神经网络预测测试用例时的Gini不确定系数，选择容易触发被测模型错误行为的测试用例，以提高对话系统的测试效率。在生成测试数据的基础上，通过将被测模型的实际输出结果与数据的真实标签结果进行比较，记录对话系统对测试用例理解出错的实例；同时，该方法可以将生成数据用于被测RNN模型的重新训练，以提升RNN自然语言理解模型的准确性，提升对
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113204488 A
(43)申请公布日 2021.08.03
(21)申请号 202110581488.1
(22)申请日 2021.05.26
(71)申请人 南京大学
地址 21
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