Fugu-MT 論文翻訳(概要): Skill-Adpative Imitation Learning for UI Test Reuse

論文の概要: Skill-Adpative Imitation Learning for UI Test Reuse

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13311v1
Date: Fri, 20 Sep 2024 08:13:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 07:51:11.308953
Title: Skill-Adpative Imitation Learning for UI Test Reuse
Title（参考訳）: UIテスト再利用のためのスキル適応型模倣学習
Authors: Mengzhou Wu, Hao Wang, Jun Ren, Yuan Cao, Yuetong Li, Alex Jiang, Dezhi Ran, Yitao Hu, Wei Yang, Tao Xie,
Abstract要約: UIテストマイグレーションの有効性を高めるために,スキル適応型模倣学習フレームワークを提案する。その結果、SAILはUIテストマイグレーションの有効性を大幅に改善し、149%の成功率が最先端のアプローチよりも高いことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.538724823517292
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To alleviate the substantial cost of manually crafting user interface (UI) test cases, UI test migration aims to automatically generate test cases for a target mobile application (app) by adapting those from a source app that shares similar functionalities. Traditionally, this process has been approached as a sequential UI-event-mapping problem, where events in the source app are mapped to those in the target one based on their textual descriptions. Prior research has extensively focused on enhancing the event-mapping accuracy of NLP models. Although the advent of large language models (LLMs) with impressive NLP capabilities suggests the potential for near-perfect event-mapping, our study demonstrates that even the highly accurate event-mapping of LLMs is insufficient to address the implementation discrepancies between the source and the target apps, reducing the overall effectiveness of LLM-driven solutions for UI test migration. To address this challenge, in this paper, we propose SAIL, a skill-adaptive imitation learning framework designed to enhance the effectiveness of UI test migration through two key designs. First, SAIL leverages the source test cases as demonstrations and employs a multi-level abstraction of test cases' underlying skills, so as to extract the testing information from source test cases as the knowledge base for the subsequent test generation on the target app. Second, SAIL selectively reuses a subset of the learned skills to guide the generation of test cases for the target app with its novel context- and history-aware skill adaptation. While SAIL can be instantiated with any imitation learning techniques, we utilize the in-context learning capabilities of LLMs to instantiate SAIL. Evaluations results show that SAIL substantially improves the effectiveness of UI test migration, with 149\% higher success rate than state-of-the-art approaches.
Abstract（参考訳）: ユーザインターフェース(UI)テストケースを手作業で作成するコストを軽減するため、UIテストマイグレーションは、同様の機能を持つソースアプリから、ターゲットとするモバイルアプリケーション(アプリ)のテストケースを自動的に生成することを目的としている。従来、このプロセスは、ソースアプリのイベントをテキスト記述に基づいてターゲットアプリのイベントにマッピングする、シーケンシャルなUIイベントマッピング問題としてアプローチされてきた。これまでの研究は、NLPモデルのイベントマッピング精度の向上に重点を置いてきた。 NLP機能を備えた大規模言語モデル(LLM)の出現は、ほぼ完璧なイベントマッピングの可能性を示しているが、我々の研究は、LLMの高精度なイベントマッピングでさえ、ソースとターゲットアプリ間の実装の相違に対処するには不十分であり、UIテストマイグレーションのためのLLM駆動ソリューションの全体的な効果を低下させることを示した。そこで本研究では,2つの鍵となる設計によるUIテストマイグレーションの有効性向上を目的とした,スキル適応型模倣学習フレームワークSAILを提案する。まず、SAILは、ソーステストケースをデモとして活用し、テストケースの基礎となるスキルを多レベルに抽象化し、ソーステストケースからテスト情報を抽出して、ターゲットアプリ上でのテスト生成の知識ベースとする。第2に、SAILは学習したスキルのサブセットを選択的に再利用し、新しいコンテキストおよび履歴認識スキル適応を用いて、ターゲットアプリのテストケースの生成を誘導する。 SAILは任意の模倣学習技術でインスタンス化できるが、LLMのテキスト内学習機能を利用してSAILをインスタンス化する。評価の結果、SAILはUIテストマイグレーションの有効性を大幅に改善し、最先端のアプローチよりも149\%高い成功率を示した。

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