本发明公开了软件测试技术领域的一种基于预训练语言模型的测试用例推荐系统及方法，获取训练语言模型的历史测试用例数据，构建测试用例数据库；根据测试条件由测试用例数据库中提取测试文本，利用相关算法获得所述测试文本对应的关键特征，并依据关键特征对各测试文本进行聚类形成测试用例包；采用启发式优化算法得出各领域中测试用例包的推荐权值；计算测试人员输入文本与测试用例包的相似度，并结合相应领域中测试用例包的推荐权值获得推荐测试用例；本发明能够帮助测试人员减少重复劳动，更高效地完成测试用例设计，并且避免重复错误发生，最终提高软件测试效率与质量。