論文の概要: Exploring API Behaviours Through Generated Examples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15210v1
- Date: Tue, 29 Aug 2023 11:05:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 12:04:49.510531
- Title: Exploring API Behaviours Through Generated Examples
- Title(参考訳): 生成された例を通してAPIの振る舞いを探る
- Authors: Stefan Karlsson, John Hughes, Robbert Jongeling, Adnan Causevic,
Daniel Sundmark
- Abstract要約: 本稿では,APIの動作に関する関連事例を自動的に生成するアプローチを提案する。
我々の手法は、探索中のシステムを理解するのに役立つ、小さくて関連する例を生成することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.768721532845575
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the behaviour of a system's API can be hard. Giving users
access to relevant examples of how an API behaves has been shown to make this
easier for them. In addition, such examples can be used to verify expected
behaviour or identify unwanted behaviours.
Methods for automatically generating examples have existed for a long time.
However, state-of-the-art methods rely on either white-box information, such as
source code, or on formal specifications of the system behaviour. But what if
you do not have access to either? e.g., when interacting with a third-party
API.
In this paper, we present an approach to automatically generate relevant
examples of behaviours of an API, without requiring either source code or a
formal specification of behaviour.
Evaluation on an industry-grade REST API shows that our method can produce
small and relevant examples that can help engineers to understand the system
under exploration.
- Abstract(参考訳): システムのapiの動作を理解するのは困難です。
APIの動作に関する関連する例にユーザをアクセスさせることによって,これが容易になった。
さらに、このような例は期待された振る舞いの検証や望ましくない振る舞いの特定に使用することができる。
例を自動生成する方法は、長い間存在していました。
しかし、最先端のメソッドは、ソースコードのようなホワイトボックスの情報か、システム動作の正式な仕様に依存している。
しかし、もしどちらもアクセスできないとしたらどうだろう?
例えば、サードパーティのAPIと対話する場合。
本稿では,ソースコードや動作の正式な仕様を必要とせずに,APIの動作に関する関連事例を自動的に生成するアプローチを提案する。
業界レベルのREST APIの評価は、我々の手法が、調査中のシステムを理解するのに役立つ、小さくて関連する例を作成できることを示している。
関連論文リスト
- A Systematic Evaluation of Large Code Models in API Suggestion: When, Which, and How [53.65636914757381]
API提案は、現代のソフトウェア開発において重要なタスクである。
大規模コードモデル(LCM)の最近の進歩は、API提案タスクにおいて有望であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T03:12:35Z) - DeepREST: Automated Test Case Generation for REST APIs Exploiting Deep Reinforcement Learning [5.756036843502232]
本稿では、REST APIを自動テストするための新しいブラックボックスアプローチであるDeepRESTを紹介します。
深い強化学習を活用して、暗黙のAPI制約、すなわちAPIドキュメントから隠された制約を明らかにする。
実験により,提案手法は高いテストカバレッジと故障検出を実現する上で極めて有効であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-16T08:03:55Z) - FANTAstic SEquences and Where to Find Them: Faithful and Efficient API Call Generation through State-tracked Constrained Decoding and Reranking [57.53742155914176]
APIコール生成は、大規模言語モデルのツール使用能力の基盤となっている。
既存の教師付きおよびコンテキスト内学習アプローチは、高いトレーニングコスト、低いデータ効率、APIドキュメントとユーザの要求に反する生成APIコールに悩まされる。
本稿では,これらの制約に対処するため,FANTASEと呼ばれる出力側最適化手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T23:44:02Z) - WorldAPIs: The World Is Worth How Many APIs? A Thought Experiment [49.00213183302225]
本稿では, wikiHow 命令をエージェントの配置ポリシーに基礎付けることで, 新たな API を創出するフレームワークを提案する。
大規模言語モデル (LLM) の具体化計画における近年の成功に触発されて, GPT-4 のステアリングを目的とした数発のプロンプトを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T15:52:44Z) - Exploring the Impact of Source Code Linearity on the Programmers Comprehension of API Code Examples [0.0]
APIコード例におけるソースコードの(a)線形性と(b)長さが,正確性や使用時間の点でユーザパフォーマンスに与える影響について検討した。
61人のJava開発者を対象に,オンラインコード理解実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T00:40:38Z) - SpeCrawler: Generating OpenAPI Specifications from API Documentation
Using Large Language Models [8.372941103284774]
SpeCrawlerは、さまざまなAPIドキュメントからOpenAPI仕様を生成する包括的なシステムである。
本稿では,実証的証拠とケーススタディに支えられたSpeCrawlerの方法論について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T15:33:24Z) - Exploring Behaviours of RESTful APIs in an Industrial Setting [0.43012765978447565]
これらのAPIが示す振る舞いの例を生成するために,REST APIに共通する一連の動作特性を提案する。
これらの例は、APIの理解を深めるために(i)、自動テストケースのソースとして(ii)の両方に使用することができます。
提案手法は,システム理解と実践者によるテスト生成の源泉として考えられる例を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T11:33:11Z) - Binding Language Models in Symbolic Languages [146.3027328556881]
Binderはトレーニング不要のニューラルシンボリックフレームワークで、タスク入力をプログラムにマッピングする。
解析の段階では、Codexは元のプログラミング言語では答えられないタスク入力の一部を特定することができる。
実行段階では、CodexはAPI呼び出しで適切なプロンプトを与えられた万能機能を実行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T12:55:17Z) - Visual Transformer for Task-aware Active Learning [49.903358393660724]
プールベースのアクティブラーニングのための新しいパイプラインを提案する。
提案手法は,学習中に使用可能なアンラベリング例を利用して,ラベル付き例との相関関係を推定する。
ビジュアルトランスフォーマーは、ラベル付き例と非ラベル付き例の間の非ローカルビジュアル概念依存性をモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T17:13:59Z) - An Empirical Comparison of Instance Attribution Methods for NLP [62.63504976810927]
本研究は,トレーニングサンプルの重要性に関して,異なるインスタンス属性が一致した度合いを評価する。
単純な検索メソッドは、グラデーションベースの方法によって識別されたものと異なるトレーニングインスタンスを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-09T01:03:17Z)
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。