論文の概要: Neural Network Embeddings for Test Case Prioritization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10154v2
- Date: Mon, 21 Dec 2020 01:35:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-02 00:30:32.936443
- Title: Neural Network Embeddings for Test Case Prioritization
- Title(参考訳): テストケース優先化のためのニューラルネットワーク埋め込み
- Authors: Jo\~ao Lousada, Miguel Ribeiro
- Abstract要約: NNE-TCP(Neural Network Embeeding for Test Case Prioritization)という新しいツールを開発しました。
NNE-TCPは、テスト状態遷移時にどのファイルが修正されたかを分析し、これらのファイルとテストの関係を多次元ベクトルにマッピングすることで学習する。
我々は、修正されたファイルとテストの間の接続が他の従来の方法と比較して適切で競争力があることを初めて示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.24366811507669126
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In modern software engineering, Continuous Integration (CI) has become an
indispensable step towards systematically managing the life cycles of software
development. Large companies struggle with keeping the pipeline updated and
operational, in useful time, due to the large amount of changes and addition of
features, that build on top of each other and have several developers, working
on different platforms. Associated with such software changes, there is always
a strong component of Testing. As teams and projects grow, exhaustive testing
quickly becomes inhibitive, becoming adamant to select the most relevant test
cases earlier, without compromising software quality. We have developed a new
tool called Neural Network Embeeding for Test Case Prioritization (NNE-TCP) is
a novel Machine-Learning (ML) framework that analyses which files were modified
when there was a test status transition and learns relationships between these
files and tests by mapping them into multidimensional vectors and grouping them
by similarity. When new changes are made, tests that are more likely to be
linked to the files modified are prioritized, reducing the resources needed to
find newly introduced faults. Furthermore, NNE-TCP enables entity visualization
in low-dimensional space, allowing for other manners of grouping files and
tests by similarity and to reduce redundancies. By applying NNE-TCP, we show
for the first time that the connection between modified files and tests is
relevant and competitive relative to other traditional methods.
- Abstract(参考訳): 現代のソフトウエアエンジニアリングでは、継続的インテグレーション(CI)はソフトウェア開発のライフサイクルを体系的に管理するために必要なステップになっています。
大規模な企業はパイプラインの更新と運用の維持に苦労し、多くの変更と機能の追加によって、さまざまなプラットフォームで作業する開発者を抱えている。
このようなソフトウェア変更に関連して、テストには必ず強力なコンポーネントがあります。
チームやプロジェクトが成長するにつれて、徹底的なテストはすぐに阻害的になり、ソフトウェア品質を損なうことなく、最も適切なテストケースを先に選択するようになる。
nne-tcp(neural network embeeding for test case prioritization)と呼ばれる新しいツールを開発した。これは、テストステータス遷移があったときにどのファイルが変更されたかを解析し、それらのファイルとテストの関係を多次元ベクトルにマッピングし、類似性によってグループ化する新しい機械学習(ml)フレームワークである。
新しい変更が行われると、修正されたファイルにリンクされる可能性が高いテストが優先され、新しく導入された障害を見つけるために必要なリソースが削減される。
さらに、NNE-TCPは低次元空間におけるエンティティの可視化を可能にし、ファイルとテストの類似性によるグループ化や冗長性の低減を可能にする。
NNE-TCPを適用することで、修正ファイルとテストの間の接続が他の従来の方法と比較して重要かつ競合的であることを示す。
関連論文リスト
- Test-time Adaptive Vision-and-Language Navigation [75.50521064106732]
視覚・言語ナビゲーションのためのFSTTA(Fast-Slow Test-Time Adaptation)アプローチを提案する。
高速更新フェーズでは、最近のマルチステップナビゲーションプロセスで発生する勾配を、さまざまなレベルの一貫性を持つコンポーネントに分解する。
遅い更新フェーズでは、歴史的に記録されたパラメータを収集し、同様の分解蓄積分析を行い、モデルを安定状態に戻す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T07:47:39Z) - Detecting Semantic Conflicts with Unit Tests [5.273883263686449]
ブランチとマージはソフトウェア開発における一般的なプラクティスであり、開発者の生産性を高める。
現代のマージ技術は、テキストの衝突を自動的に解決するが、意味レベルでの衝突が発生すると失敗する。
単体テストの自動生成に基づくセマンティックマージツールであるSemAntic Mergeを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T19:36:28Z) - Validation of massively-parallel adaptive testing using dynamic control
matching [0.0]
現代のビジネスはしばしば同時に多数のA/B/nテストを実行し、多くのコンテンツバリエーションを同じメッセージにパッケージ化する。
本稿では, 連続試験適応条件下での各種試験の因果効果を解消する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-02T11:28:12Z) - TeST: Test-time Self-Training under Distribution Shift [99.68465267994783]
Test-Time Self-Training (TeST)は、あるソースデータとテスト時の新しいデータ分散に基づいてトレーニングされたモデルを入力する技術である。
また,TeSTを用いたモデルでは,ベースラインテスト時間適応アルゴリズムよりも大幅に改善されていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-23T07:47:33Z) - Robust Continual Test-time Adaptation: Instance-aware BN and
Prediction-balanced Memory [58.72445309519892]
テストデータストリーム以外のデータストリームに対して堅牢な新しいテスト時間適応方式を提案する。
a)分布外サンプルの正規化を修正するIABN(Instance-Aware Batch Normalization)と、(b)クラスバランスのない方法で非i.d.ストリームからのデータストリームをシミュレートするPBRS(Predict- Balanced Reservoir Sampling)である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-10T03:05:46Z) - Nirikshak: A Clustering Based Autonomous API Testing Framework [0.0]
Nirikshakは、REST APIテストのための自立テストフレームワークである。
REST APIテスト手順の実行において、レベル2の自律性を達成する。
Nirikshakはコミュニティ向けのオープンソースソフトウェアとしてhttps://github.com/yashmahalwal/nirikshakで公開されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T18:05:27Z) - CoCoMoT: Conformance Checking of Multi-Perspective Processes via SMT
(Extended Version) [62.96267257163426]
我々はCoCoMoT(Computing Conformance Modulo Theories)フレームワークを紹介する。
まず、純粋な制御フロー設定で研究したSATベースのエンコーディングを、データ認識ケースに持ち上げる方法を示す。
次に,プロパティ保存型クラスタリングの概念に基づく新しい前処理手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T20:22:50Z) - ConE: A Concurrent Edit Detection Tool for Large ScaleSoftware
Development [16.11297015618479]
ConEは、同時編集を積極的に検出して、それらに起因する問題を緩和する。
我々は、プルリクエスト通知などの早期介入技術を通じて、ConEのデプロイメント結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-16T22:55:44Z) - Reinforcement Learning for Test Case Prioritization [0.24366811507669126]
本稿では,強化学習をテスト戦略に応用する最近の研究について述べる。
我々は、金融機関から抽出された新たなデータに基づいて、新しい環境に適応する能力をテストする。
また,記憶表現のモデルとして決定木(DT)近似器を用いた影響についても検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-18T11:08:20Z) - End-to-End Object Detection with Transformers [88.06357745922716]
本稿では,オブジェクト検出を直接セット予測問題とみなす新しい手法を提案する。
我々のアプローチは検出パイプラインを合理化し、手作業で設計された多くのコンポーネントの必要性を効果的に除去する。
この新しいフレームワークの主な構成要素は、Detection TRansformerまたはDETRと呼ばれ、セットベースのグローバルな損失である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-26T17:06:38Z) - Dynamic Causal Effects Evaluation in A/B Testing with a Reinforcement
Learning Framework [68.96770035057716]
A/Bテスト(A/B Testing)は、新しい製品を製薬、技術、伝統産業の古い製品と比較するビジネス戦略である。
本稿では,オンライン実験においてA/Bテストを実施するための強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T10:25:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。