Fugu-MT 論文翻訳(概要): PyTester: Deep Reinforcement Learning for Text-to-Testcase Generation

論文の概要: PyTester: Deep Reinforcement Learning for Text-to-Testcase Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07576v2
Date: Fri, 22 Nov 2024 06:42:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-25 15:01:48.013353
Title: PyTester: Deep Reinforcement Learning for Text-to-Testcase Generation
Title（参考訳）: PyTester: テキストからテストケース生成のための深層強化学習
Authors: Wannita Takerngsaksiri, Rujikorn Charakorn, Chakkrit Tantithamthavorn, Yuan-Fang Li,
Abstract要約: テスト駆動開発(TDD)は、実際のコードを書く前に要件に基づいてテストケースを書くことを義務付ける。テストケースを書くことはTDDの中心ですが、時間がかかり、コストがかかり、開発者が悩まされることも少なくありません。 PyTesterは、テキストからテストケースを生成するアプローチで、正しい、実行可能な、完全な、効果的なテストケースを自動的に生成します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.441921569948562
License:
Abstract: Test-driven development (TDD) is a widely-employed software development practice that mandates writing test cases based on requirements before writing the actual code. While writing test cases is the centerpiece of TDD, it is time-consuming, expensive, and often shunned by developers. To address these issues associated with TDD, automated test case generation approaches have recently been investigated. Such approaches take source code as input, but not the requirements. Therefore, existing work does not fully support true TDD, as actual code is required to generate test cases. In addition, current deep learning-based test case generation approaches are trained with one learning objective, i.e., to generate test cases that are exactly matched with the ground-truth test cases. However, such approaches may limit the model's ability to generate different yet correct test cases. In this paper, we introduce PyTester, a Text-to-Testcase generation approach that can automatically generate syntactically correct, executable, complete, and effective test cases while being aligned with a given natural language requirement. We evaluate PyTester on the public APPS benchmark dataset, and the results show that our Deep RL approach enables PyTester, a small language model, to outperform much larger language models like GPT3.5, StarCoder, and InCoder. Our findings suggest that future research could consider improving small over large LMs for better resource efficiency by integrating the SE domain knowledge into the design of reinforcement learning architecture.
Abstract（参考訳）: テスト駆動開発(TDD、Test-Driven Development)は、実際のコードを書く前に要件に基づいてテストケースを書くことを義務付ける、広く採用されているソフトウェア開発プラクティスである。テストケースを書くことはTDDの中心ですが、時間がかかり、コストがかかり、開発者が悩まされることも少なくありません。 TDDに関連するこれらの問題に対処するため、テストケースの自動生成アプローチが最近検討されている。このようなアプローチはソースコードをインプットとしますが、要件ではありません。したがって、テストケースを生成するために実際のコードが必要であるため、既存の作業は真のTDDを完全にサポートしていません。さらに,現状の深層学習に基づくテストケース生成手法は,1つの学習目標,すなわち,地上テストケースと正確に一致したテストケースを生成するために訓練されている。しかし、そのようなアプローチは、異なるが正しいテストケースを生成するモデルの能力を制限する可能性がある。本稿では,テキストからテストケースを生成するアプローチであるPyTesterを紹介する。我々は、パブリックAPPSベンチマークデータセットでPyTesterを評価し、その結果、私たちのDeep RLアプローチによって、小さな言語モデルであるPyTesterが、GPT3.5、StarCoder、InCoderといったはるかに大きな言語モデルより優れていることを示す。本研究は,SEドメインの知識を強化学習アーキテクチャの設計に組み込むことにより,大規模LMの小型化を図り,資源効率の向上を図ることを示唆している。

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