論文の概要: Large Language Models for Mobile GUI Text Input Generation: An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08948v2
- Date: Wed, 26 Feb 2025 06:23:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-27 14:54:14.247386
- Title: Large Language Models for Mobile GUI Text Input Generation: An Empirical Study
- Title（参考訳）: モバイルGUIテキスト入力生成のための大規模言語モデル:実証的研究
- Authors: Chenhui Cui, Tao Li, Junjie Wang, Chunyang Chen, Dave Towey, Rubing Huang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は優れたテキスト生成機能を示している。
本稿では,UIページに対するAndroidテキスト入力生成における9つの最先端LCMの有効性を広範囲に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.256184336154544
- License:
- Abstract: Mobile applications have become an essential part of our daily lives, making ensuring their quality an important activity. Graphical User Interface (GUI) testing is a quality assurance method that has frequently been used for mobile apps. When conducting GUI testing, it is important to generate effective text inputs for the text-input components. Some GUIs require these text inputs to be able to move from one page to the next: This can be a challenge to achieving complete UI exploration. Recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated excellent text-generation capabilities. To the best of our knowledge, there has not yet been any empirical study to evaluate different pre-trained LLMs' effectiveness at generating text inputs for mobile GUI testing. This paper reports on a large-scale empirical study that extensively investigates the effectiveness of nine state-of-the-art LLMs in Android text-input generation for UI pages. We collected 114 UI pages from 62 open-source Android apps and extracted contextual information from the UI pages to construct prompts for LLMs to generate text inputs. The experimental results show that some LLMs can generate more effective and higher-quality text inputs, achieving a 50.58% to 66.67% page-pass-through rate (PPTR). We also found that using more complete UI contextual information can increase the PPTRs of LLMs for generating text inputs. We conducted an experiment to evaluate the bug-detection capabilities of LLMs by directly generating invalid text inputs. We collected 37 real-world bugs related to text inputs. The results show that using LLMs to directly generate invalid text inputs for bug detection is insufficient: The bug-detection rates of the nine LLMs are all less than 23%. In addition, we also describe six insights gained regarding the use of LLMs for Android testing: These insights will benefit the Android testing community.
- Abstract（参考訳）: モバイルアプリケーションは私たちの日常生活において不可欠な部分となり、品質が重要な活動であることを保証する。
グラフィカルユーザインタフェース(GUI)テストは、モバイルアプリで頻繁に使用される品質保証手法である。
GUIテストを行う際には、テキスト入力コンポーネントに対して効果的なテキスト入力を生成することが重要である。
一部のGUIは、これらのテキスト入力を1ページから次のページへ移動できるように要求している。
近年,Large Language Models (LLM) は優れたテキスト生成機能を示している。
我々の知る限り、モバイルGUIテストのためのテキスト入力生成における学習済みLLMの有効性を評価するための実験的な研究はまだ行われていない。
本報告では,UIページに対するAndroidテキスト入力生成における9つの最先端LCMの有効性を,大規模に検証した実証的研究について報告する。
62のオープンソースAndroidアプリから114のUIページを収集し、UIページからコンテキスト情報を抽出し、LLMがテキスト入力を生成するプロンプトを構築した。
実験の結果、一部のLCMはより効果的で高品質なテキスト入力を生成でき、50.58%から66.67%のページパススルーレート(PPTR)を達成した。
また、より完全なUIコンテキスト情報を使用することで、テキスト入力を生成するためのLPMのPPTRを増大させることができることがわかった。
我々は,不正テキスト入力を直接生成することにより,LSMのバグ検出能力を評価する実験を行った。
テキスト入力に関連する37の現実世界のバグを収集した。
その結果,9つのLSMのバグ検出率は,いずれも23%未満であることがわかった。
さらに、AndroidテストにLLMを使うことに関して得られた6つの洞察についても述べています。
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