論文の概要: Detecting Semantic Conflicts with Unit Tests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02395v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 19:36:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 04:58:18.852070
• Title: Detecting Semantic Conflicts with Unit Tests
• Title（参考訳）: ユニットテストとのセマンティックコンフリクトの検出
• Authors: L\'euson Da Silva, Paulo Borba, Toni Maciel, Wardah Mahmood, Thorsten Berger, Jo\~ao Moisakis, Aldiberg Gomes, Vin\'icius Leite
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.273883263686449
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Branching and merging are common practices in collaborative software development, increasing developer's productivity. Despite such benefits, developers need to merge software and resolve merge conflicts. While modern merge techniques can resolve textual conflicts automatically, they fail when the conflict arises at the semantic level. Although semantic merge tools have been proposed, they are usually based on heavyweight static analyses or need explicit specifications of program behavior. In this work, we take a different route and propose SAM (SemAntic Merge), a semantic merge tool based on the automated generation of unit tests that are used as partial specifications. To evaluate SAM's feasibility for detecting conflicts, we perform an empirical study analyzing more than 80 pairs of changes integrated into common class elements from 51 merge scenarios. Furthermore, we also assess how the four unit-test generation tools used by SAM contribute to conflict identification. We propose and assess the adoption of Testability Transformations and Serialization. Our results show that SAM best performs when combining only the tests generated by Differential EvoSuite and EvoSuite and using the proposed Testability Transformations (nine detected conflicts out of 28). These results reinforce previous findings about the potential of using test-case generation to detect test conflicts.
• Abstract（参考訳）: ブランチとマージは協調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ます。 このようなメリットがあるにも関わらず、開発者はソフトウェアをマージし、マージ競合を解決する必要がある。 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。 セマンティックマージツールは提案されているが、通常は重み付け静的解析に基づいており、プログラム動作の明確な仕様を必要とする。 そこで本研究では,部分的な仕様として使用されるユニットテストの自動生成に基づく意味的マージツールであるsam(semantic merge)を提案する。 コンフリクトを検出するSAMの有効性を評価するために,51のメルジシナリオから80組以上の変更を共通クラス要素に統合する実験を行った。 さらに、SAMが使用する4つのユニットテスト生成ツールがコンフリクト識別にどのように貢献するかを評価する。 テスト可能性変換とシリアライゼーションの導入を提案し,評価する。 その結果、SAMは、差分EvoSuiteとEvoSuiteで生成されたテストのみを組み合わせて、提案したTestability Transformations(28件中9件のコンフリクトを検出した)を使用することで、最高の性能を示した。 これらの結果は,テストケース生成によるテストコンフリクトの検出の可能性に関する過去の知見を裏付けるものである。

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