1. 自动化测试用例生成：NLP可以分析需求文档或用户故事，自动提取相关信息来生成测试用例。这涉及到NLP技术如标记化、词性标记、依赖解析、命名实体识别（NER）和语义分析，帮助工具理解需求并自动创建测试用例 。
2. 测试文档自动化：NLP能够从测试用例和结果中提取信息，生*类可读的测试报告。这包括文本摘要、文本分类、情感分析和文档聚类等技术，以确保文档的准确性和*性 。
3. IBM的需求质量助理（RQA）：这是一种AI工具，使用NLP技术分析需求文档，提供改进清晰度、一致性和完整性的建议，有助于早期识别开发过程中的潜在问题 。
4. Testim：这是一个端到端的测试自动化平台，利用NLP和机器学习根据用户界面元素及其关系来自动生成测试用例，确保全面的测试覆盖率 。
5. Tricentis的QTest：这是一个AI驱动的测试管理工具，结合NLP技术自动从用户故事或需求文档中提取测试用例，简化测试用例创建过程 。
6. 自然语言脚本：AutoRunner等工具支持使用自然语言作为测试脚本的语言，使得非技术背景的测试工程师也能轻松编写和维护测试脚本 。
7. Airtest-Selenium：结合了Selenium和Airtest的框架，提供了图像识别接口和测试报告生成功能，使得Web自动化测试更加便捷和高效 。
8. 电商平台测试案例：NLP技术被用于分析需求文档和用户故事，自动提取出与功能、性能和兼容性等相关的测试用例，并在测试过程中自动分析测试结果，生成缺陷报告 。
9. 用户手册自动化生成：NLP技术被用于从需求文档中提取信息，通过自然语言生成技术转化为自然语言文本，生成用户手册的各个章节，并进行自动化校对和排版