Python 需要将BDD测试用例与已爬网的页面对象进行比较，并将BDD步骤自动映射到页面对象和页面

我正在Tensorflow之上创建一个基于Keras的nueral网络。我的要求是取以下两个数据集进行比较

将测试步骤作为网站的第一个输入作为句子

获取网站的已爬网对象和页面

然后使用Keras和张量流通过两个输入

皈依

a） 在清理之后，将其转换为基于NLP的输出，对象也会清理它。两者都需要传递给神经元才能找到相似性。结果应该是相似的

请告诉我们怎么做。基本思想是基于测试用例的，它应该告诉您正在使用哪个页面和对象

将页面和对象移动到pandas数据框，将其清理干净，如下所示

以熊猫数据框中的以下测试用例为例 现在两个输入都作为张量传递给Keras嵌入

接下来做余弦相似

下一步，在循环中为每个记录匹配该模型，如个人信息等。我制作了自己的语料库，如个人信息名字、个人信息姓氏等

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请告知，在装配时，如果直接装配，则会产生形状问题，因此必须在每个记录的循环中传递。这是正确的还是正确的方法

步骤打开打开购物车url单击注册输入个人详细信息输入地址详细信息单击提交注册代理名称xpath登录电子邮件输入（text（）=“email”）登录密码输入（text（）=“password”）登录提交按钮（text（）=“submit”）注册名字输入（text（）=“firstname”）注册lastname输入（text（）=“lastname”）注册地址1输入（text（）=“address1”）注册地址2输入（text（）=“address2”）注册提交按钮（text=“register”）最终结果应类似于Gename objectname xpath登录电子邮件输入（text（）=“电子邮件”）登录密码输入（text（）=“密码”）登录提交按钮（text（）=“submit”）注册名字输入（text（）=“firstname”）注册名字输入（text（）=“lastname”）注册地址1输入（text（）=“address1”）注册地址2输入（text（）=“address2”）注册提交按钮（text=“register”）将结果信息添加到问题中。