CN111240971B - 风控规则测试用例的生成方法、装置、服务器和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种风控规则测试用例的生成方法、装置、服务器和存储介质。该方法包括：获取风控规则语句；将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。通过在获取风控规则语句并对语句中文分割得到关键词后，进行关键词的逻辑识别并得到识别结果，从而根据所述识别结果生成至少一个风控规则测试用例，实现了自动识别语句中的逻辑关系并生成用例，达到了大大提高了测试效率，且能准确识别风控规则，避免由人的主观因素导致的理解错误的效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及风控规则测试技术领域，尤其涉及一种风控规则测试用例的生成方法、装置、服务器和存储介质。
背景技术
在风控规则测试中，测试者需要根据给出的规则逻辑遍历各种场景。对于任一规则逻辑来说，测试者首先需要理清这句话的逻辑关系式，然后根据边界值的测试方法，编写出所有场景的测试用例。如果规则逻辑关系比较复杂时(如有多个排列组合)，测试者则需要花费大量时间去造用例并且很容易遗漏某个场景，且由于人的主观理解常常会造成失误。
发明内容
本发明实施例提供一种风控规则测试用例的生成方法、装置、服务器和存储介质，以实现自动识别语句中的逻辑关系并生成用例，大大提高测试效率的效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种风控规则测试用例的生成方法，包括：
获取风控规则语句；
将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；
对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；
根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。
优选地，所述获取风控规则语句，包括：
读取保存有风控规则的表格文档；
根据所述表格文档解析出风控规则语句与关键词词典。
进一步地，所述获取风控规则语句，还包括：
将所述风控规则语句中无用的特殊符号去除。
优选地，所述将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词，包括：
基于python的Jieba库将所述风控规则语句进行Jieba分词，以获取多个关键词。
优选地，所述对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树之后，还包括：
对所述多叉树进行逻辑验证。
进一步地，所述对所述多叉树进行逻辑验证，包括：
判断所述多叉树中的每一个节点中是否包含了所述关键词，且依序为第一名词、逻辑比较词以及第二名词/数量词的结构；
若是，则验证成功；
若否，则验证失败，重复进行对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树的步骤。
优选地，所述根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例，包括：
将所述多叉树的内容保存为逻辑语句，而形成逻辑树，并生成至少一个风控规则测试用例，以进行风控规则的测试。
第二方面，本发明实施例提供了一种风控规则测试用例的生成装置，包括：
语句获取模块，用于获取风控规则语句；
语句分割模块，用于将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；
逻辑识别模块，用于对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；
识别结果验证模块，用于对所述多叉树进行逻辑验证；
用例生成模块，用于根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。
第三方面，本发明实施例提供了一种服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所述的风控规则测试用例的生成方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的风控规则测试用例的生成方法。
本发明实施例通过获取风控规则语句；将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例，解决了如何自动识别语句中的逻辑关系并生成风控规则测试用例的问题，实现了大大提高测试效率、准确识别风控规则、节省人力以及避免由人的主观因素导致的理解错误的技术效果。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种风控规则测试用例的生成方法的流程示意图；
图2是本发明实施例一提供的一种多叉树的结构示意图；
图3是本发明实施例一提供的一种多叉树的结构示意图；
图4是本发明实施例二提供的一种风控规则测试用例的生成方法的流程示意图；
图5是本发明实施例二提供的表格文件的示意图；
图6是本发明实施例三提供的一种风控规则测试用例的生成装置的结构示意图；
图7是本发明实施例四提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一名词为第二名词，且类似地，可将第二名词称为第一名词。第一名词和第二名词两者都是名词，但其不是同一名词。术语“第一”、“第二”等而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
下述实施例中涉及到的英文缩写及专有名词含义如下：
风控：即风险控制，是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。
风控规则：指风险管理者为消灭或减少风险事件发生的各种可能性而制定的规则。
中文分割：就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。
多叉树：是一种数据结构，它是由n(n>＝1)个有限结点组成一个具有层次关系的集合，以及在该集合上定义的一种关系构成的。
逻辑树：保存内容为逻辑语句的多叉树。
Jieba分词：在自然语言处理过程中，为了能更好地处理语句，往往需要把语句拆开分成一个一个的词语，这样能更好的分析语句的特性，这个过程叫做jieba分词，Jieba分词支持三种分词模式：精确模式，试图将语句最精确地切开，适合文本分析；全模式，把语句中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
Python：Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
上述专有名词仅用于描述实施例中提及的专有名词的常用含义，在实施例中可能对专有名词的在常用范围内做进一步的限定或扩充，以使所述专有名词能适用于实施例所描述的技术方案。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种风控规则测试用例的生成方法的流程示意图，可适用于自动识别语句中的逻辑关系并生成风控规则测试用例的场景，该方法可以由风控规则测试用例的生成装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在服务器上。
如图1所示，本发明实施例一提供的风控规则测试用例的生成方法包括：
S110、获取风控规则语句。
该步骤中，以保存有风控规则的Excel文档为例，读取该文档并获得具体的风控规则语句。比如，在该Excel文档中，将一个单元格中的完整语句视为一个风控规则语句。
S120、将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词。
中文分割就是将中文句子按照每个词语进行分割，本实施例中可将所述风控规则语句按关键词词典和中文词性分割成单独每个词。优选地，所述关键词词典为预先设置的由预设关键词组成的文档。在对所述风控规则语句进行中文分割时，可调用该关键词词典进行中文分割。
其中，所述关键词词典中的预设关键词为根据所述风控规则预先设置的关键词，例如，以风控规则语句“网贷账单是否授权等于1，且年龄大于55时触发规则”为例，则根据人工选择可将“网贷账单是否授权”、“等于”、“1”、“且”、“年龄”、“大于”、“55”、“触发”和“规则”设为预设关键词并加入关键词词典中。则，对“网贷账单是否授权等于1，且年龄大于55时触发规则”进行中文分割以获取的关键词即为：网贷账单是否授权，等于，1，且，年龄，大于，55，触发，规则。
S130、对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树。
若以风控规则语句“网贷账单是否授权等于1时触发规则”为例，则获得的关键词为“网贷账单是否授权，等于，1，触发，规则”，对该关键词进行逻辑识别，如：首先找到关键词“网贷账单是否授权”，属于名词，左边没有关键词，右边的关键词为“等于”，属于逻辑比较词，之后的关键词为“1”，属于数量词，之后的“触发”和“规则”则为终止词，则将“网贷账单是否授权等于1”作为一个节点。所述风控规则还可包括：“年龄大于60时触发规则”以及“年龄小于10时触发规则”，则可形成如图2所示的多叉树。
若以上述步骤S120中的风控规则语句“网贷账单是否授权等于1，且年龄大于55时触发规则”为例，则获得的关键词为“网贷账单是否授权，等于，1，且，年龄，大于，55，触发，规则”。对该关键词进行逻辑识别，如：首先找到关键词“网贷账单是否授权”，属于名词，左边没有关键词，右边的关键词为“等于”，属于逻辑比较词，之后的关键词为“1”，属于数量词，然后的关键词为“且”，则首先将“网贷账单是否授权等于1”作为第一节点；“且”后面依次为名词“年龄”，逻辑比较词“大于”和数量词“55”，之后为终止词“触发”和“规则”，则将“年龄大于55”作为第二节点，所述风控规则还可包括：“年龄大于60，且性别为女时触发规则”以及“年龄小于10时触发规则”，则可形成如图3所示的多叉树。
S140、根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。
可将图3中的多叉树的内容保存为逻辑语句，而形成逻辑树，并生成至少一个风控规则测试用例，以进行风控规则的测试，如：
用例一：网贷账单是否授权等于1&&(与)年龄大于55；
用例二：年龄大于60&&且性别为女时触发规则；
用例三：年龄小于10。
进一步地，可将得到的风控规则测试用例应用于自动化测试平台，以实现风控规则的自动测试。
本发明实施例的技术方案，通过获取风控规则语句；将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例，解决了如何自动识别语句中的逻辑关系并生成风控规则测试用例的问题，实现了大大提高测试效率、准确识别风控规则、节省人力以及避免由人的主观因素导致的理解错误的技术效果。
实施例二
图4是本发明实施例二提供的一种风控规则测试用例的生成方法的流程示意图。本实施例是在上述技术方案的进一步细化，可适用于自动识别语句中的逻辑关系并生成风控规则测试用例的场景，该方法可以由风控规则测试用例的生成装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在服务器上。
如图4所示，本发明实施例二提供的风控规则测试用例的生成方法包括：
S210、读取保存有风控规则的表格文档。
本实施例中，所述表格文档还保存有预设关键词，其中，预设关键词为根据所述风控规则预先设置的关键词，例如，以风控规则语句“网贷账单是否授权等于1，且年龄大于55时触发规则”为例，则根据人工选择可将“网贷账单是否授权”、“等于”、“1”、“且”、“年龄”、“大于”、“55”、“触发”和“规则”设为预设关键词并保存在所述表格文档中。
优选地，如图5所示，所述表格文档包括两列，第一列为风控规则，第二列为关键词，每个风控规则按行排列，每个关键词也按行排列。
S220、根据所述表格文档解析出风控规则语句与关键词词典。
通过在保存有风控规则的表格文档中，在第一列中，将一个单元格中的完整语句视为一个风控规则语句而解析出风控规则语句；在第二列中，将一个单元格中的完整词视为一个关键词。
优选地，还将所述关键词集合在一个文档中并另存为关键词词典。
优选地，将所述风控规则语句中无用的特殊符号去除或替代。比如，将标点符号去除，将“＞”替换为“大于”等等。之后将处理后的风控规则另存为待识别文档。
S230、将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词。
本实施例的中文分割是基于python的Jieba库将所述风控规则语句进行Jieba分词实现的，以获取多个关键词。
S240、对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树。
S250、对所述多叉树进行逻辑验证。
优选地，判断所述多叉树中的每一个节点中是否包含了所述关键词，且依序为第一名词、逻辑比较词以及第二名词/数量词的结构。
若是，则验证成功，则跳转至步骤S270；若否，则验证失败，重复进行对所述关键词进行逻辑识别以生成逻辑树多叉树的步骤，即返回步骤S250。
优选地，当验证失败时，将该多叉树或者发生错误的节点标记为不可识别。
S260、根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。
将所述多叉树的内容保存为逻辑语句，而形成逻辑树，遍历所述逻辑树，生成至少一个风控规则测试用例，以进行后续的风控规则的测试。
本发明实施例的技术方案，通过获取风控规则语句；将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；并对多叉树进行验证，在验证成功后则根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例，进一步提高了测试的准确性。
实施例三
图6是本发明实施例三提供的一种风控规则测试用例的生成装置的结构示意图，本实施例可适用于自动识别语句中的逻辑关系并生成风控规则测试用例的场景，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在服务器上。本实施例中的装置可执行上述任一风控规则测试用例的生成方法。
如图6所示，本实施例提供的风控规则测试用例的生成装置可以包括：语句获取模块10、语句分割模块20、逻辑识别模块30和用例生成模块40。其中：
语句获取模块10，用于获取风控规则语句。
优选地，语句获取模块10还包括文档读取模块，所述文档读取模块用于读取保存有风控规则的表格文档。
优选地，语句获取模块10还包括解析模块，用于根据所述表格文档解析出风控规则语句与关键词词典。
语句分割模块20，用于将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词。
逻辑识别模块30，用于对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树。
优选地，本实施例还包括识别结果验证模块，用于对所述多叉树进行逻辑验证。主要用于判断所述多叉树中的每一个节点中是否包含了所述关键词，且依序为第一名词、逻辑比较词以及第二名词/数量词的结构。若是，则验证成功，若否，则验证失败。
用例生成模块40，用于根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。主要可用于在验证成功后将所述多叉树的内容保存为逻辑语句，而形成逻辑树，遍历所述逻辑树，生成至少一个风控规则测试用例，以进行后续的风控规则的测试。
本发明实施例的技术方案，通过获取风控规则语句；将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例，解决了如何自动识别语句中的逻辑关系并生成风控规则测试用例的问题，实现了大大提高测试效率、准确识别风控规则、节省人力以及避免由人的主观因素导致的理解错误的技术效果。
实施例四
图7是本发明实施例四提供的一种服务器的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性服务器612的框图。图7显示的服务器612仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，服务器612以通用服务器的形式表现。服务器612的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器616，存储装置628，连接不同系统组件(包括存储装置628和处理器616)的总线618。
总线618表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储装置总线或者存储装置控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry SubversiveAlliance，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。
服务器612典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被服务器612访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储装置628可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)630和/或高速缓存存储器632。服务器612可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统634可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘，例如只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM),数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线618相连。存储装置628可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块642的程序/实用工具640，可以存储在例如存储装置628中，这样的程序模块642包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块642通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
服务器612也可以与一个或多个外部设备614(例如键盘、指向终端、显示器624等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该服务器612交互的终端通信，和/或与使得该服务器612能与一个或多个其它计算终端进行通信的任何终端(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口622进行。并且，服务器612还可以通过网络适配器620与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)，广域网(Wide AreaNetwork，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图7所示，网络适配器620通过总线618与服务器612的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合服务器612使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、终端驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks，RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器616通过运行存储在存储装置628中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明任意实施例所提供的一种风控规则测试用例的生成方法，该方法可以包括：
获取风控规则语句；
将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；
对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；
根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。
本发明实施例的技术方案，通过获取风控规则语句；将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例，解决了如何自动识别语句中的逻辑关系并生成风控规则测试用例的问题，实现了大大提高测试效率、准确识别风控规则、节省人力以及避免由人的主观因素导致的理解错误的技术效果。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的一种风控规则测试用例的生成方法，该方法可以包括：
获取风控规则语句；
将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；
对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；
根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。
本发明实施例的计算机可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或终端上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明实施例的技术方案，通过获取风控规则语句；将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例，解决了如何自动识别语句中的逻辑关系并生成风控规则测试用例的问题，实现了大大提高测试效率、准确识别风控规则、节省人力以及避免由人的主观因素导致的理解错误的技术效果。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (8)
1.一种风控规则测试用例的生成方法，其特征在于，包括：
获取风控规则语句；
将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；
对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；
根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例；
所述对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树之后，还包括：
对所述多叉树进行逻辑验证；
所述对所述多叉树进行逻辑验证，包括：
判断所述多叉树中的每一个节点中是否包含了所述关键词，且依序为第一名词、逻辑比较词以及第二名词/数量词的结构；
若是，则验证成功；
若否，则验证失败，重复进行对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树的步骤。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风控规则语句，包括：
读取保存有风控规则的表格文档；
根据所述表格文档解析出风控规则语句与关键词词典。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取风控规则语句，还包括：
将所述风控规则语句中无用的特殊符号去除。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词，包括：
基于python的Jieba库将所述风控规则语句进行Jieba分词，以获取多个关键词。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例，包括：
将所述多叉树的内容保存为逻辑语句，而形成逻辑树，并生成至少一个风控规则测试用例，以进行风控规则的测试。
6.一种风控规则测试用例的生成装置，其特征在于，包括：
语句获取模块，用于获取风控规则语句；
语句分割模块，用于将所述风控规则语句进行中文分割，以获取多个关键词；
逻辑识别模块，用于对所述关键词进行逻辑识别以生成多叉树；
识别结果验证模块，用于对所述多叉树进行验证；
所述识别结果验证模块，还用于判断所述多叉树中的每一个节点中是否包含了所述关键词，且依序为第一名词、逻辑比较词以及第二名词/数量词的结构；若是，则验证成功，若否，则验证失败；
用例生成模块，用于根据所述多叉树生成至少一个风控规则测试用例。
7.一种服务器，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一项所述的风控规则测试用例的生成方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的风控规则测试用例的生成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010010336.1A CN111240971B (zh) | 2020-01-06 | 2020-01-06 | 风控规则测试用例的生成方法、装置、服务器和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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