パーサーやルールベースのシステムのような無限インプットドメインをテストするためのベストプラクティス？

Question

テキスト読み上げエンジンのテストは、やっかいな作業です。エンジン自体は入力を解析し、個々の単語の発音分析に基づいて発音の規則を適用します。さらに、最終結果を改善するために発音規則の例外リストが存在する。 The Guttenberg Projectなどのプロジェクトでは、文字通りの書籍をに投げることができます。しかし、問題の領域によって私が決して快適に感じることができないという問題が残っています。私は6つの解決策（99.9999％クラッシュプルーフ）の後です。エンジンにランダムな文章を投げると、私は3つのナインだけであることが明らかになり、その後の修正は役に立たないようです。私はこの場合何をすべきかを知っています（エンジン内のエラー処理メカニズムを見直し、正常に機能を低下させる）。一般的な問題は続く。任意の無限の入力領域で、ソフトウェア品質をどのように証明しますか？

Answer 1

カバレッジテスト。すべてのブランチとすべてのループを叩いて、すべてのコードを実行し、正しく動作するか正しく動作していることを確認してください。それがどれほど重要であるかに応じて、100％MCDC Coverage（変更された条件/決定カバレッジ）を達成しようと試みます。条件ごとに結果の要因となる入力のすべての順列を決定し、すべての順列をテストすることを確認します。

Answer 2

どのようにエンジンをテストしますか？私は音声認識エンジン（Microsoftのビルドインのようなもの）を使用して品質をチェックしようとします。証拠の量については、私は、異なる著者のいくつかの本のすべての単語+テキストのテキスト辞書を使用します。