論文の概要: Leveraging Large Vision Language Model For Better Automatic Web GUI Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12157v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 01:37:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:43:29.786684
• Title: Leveraging Large Vision Language Model For Better Automatic Web GUI Testing
• Title（参考訳）: 自動WebGUIテストのための大規模ビジョン言語モデルの活用
• Authors: Siyi Wang, Sinan Wang, Yujia Fan, Xiaolei Li, Yepang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,最初のLVLM駆動のエンドツーエンドWebテスト技術であるVETLを提案する。 LVLMのシーン理解機能により、VETLはローカルコンテキストに焦点を当てた有効な意味のあるテキスト入力を生成することができる。 関連GUI要素の選択は視覚的質問応答問題として定式化され、LVLMは入力ボックスと関連する要素の間の論理的接続をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.480576630392405
• License:
• Abstract: With the rapid development of web technology, more and more software applications have become web-based in the past decades. To ensure software quality and user experience, various techniques have been proposed to automatically test web applications by interacting with their GUIs. To achieve high functional coverage, web GUI testing tools often need to generate high-quality text inputs and interact with the associated GUI elements (e.g., click submit buttons). However, developing a holistic approach that solves both subtasks is challenging because the web GUI context can be complicated and highly dynamic, which makes it hard to process programmatically. The recent development of large vision-language models (LVLM) provides new opportunities to handle these longstanding problems. This paper proposes VETL, the first LVLM-driven end-to-end web testing technique. With LVLM's scene understanding capabilities, VETL can generate valid and meaningful text inputs focusing on the local context, while avoiding the need to extract precise textual attributes. The selection of associated GUI elements is formulated as a visual question-answering problem, allowing LVLM to capture the logical connection between the input box and the relevant element based on visual instructions. Further, the GUI exploration is guided by a multi-armed bandit module employing a curiosity-oriented strategy. Experiments show that VETL effectively explores web state/action spaces and detects bugs. Compared with WebExplor, the state-of-the-art web testing technique, VETL can discover 25% more unique web actions on benchmark websites. Moreover, it can expose functional bugs in top-ranking commercial websites, which the website maintainers have confirmed. Our work makes the first attempt at leveraging LVLM in end-to-end GUI testing, demonstrating promising results in this research direction.
• Abstract（参考訳）: Web技術の急速な発展に伴い、ここ数十年でますます多くのソフトウェアアプリケーションがWebベースになっている。 ソフトウェアの品質とユーザエクスペリエンスを確保するため、GUIと対話してWebアプリケーションを自動テストする様々な手法が提案されている。 高い機能カバレッジを達成するために、Web GUIテストツールは、高品質なテキスト入力を生成し、関連するGUI要素(例えば、投稿ボタンをクリック)と対話する必要があることが多い。 しかし,ウェブGUIのコンテキストは複雑で動的であるため,プログラム的に処理することが難しいため,両方のサブタスクを解決する包括的なアプローチの開発は困難である。 大規模視覚言語モデル(LVLM)の最近の発展は、これらの長年にわたる問題に対処する新たな機会を提供する。 本稿では,最初のLVLM駆動型エンドツーエンドWebテスト技術であるVETLを提案する。 LVLMのシーン理解機能により、VETLは、正確なテキスト属性の抽出を回避しつつ、ローカルコンテキストに焦点を当てた有効な有意義なテキスト入力を生成することができる。 関連GUI要素の選択は視覚的質問応答問題として定式化され、LVLMは視覚的指示に基づいて入力ボックスと関連する要素間の論理的接続をキャプチャする。 さらに、好奇心指向戦略を用いた多腕バンディットモジュールによりGUI探索を導出する。 VETLはWebの状態/動作空間を効果的に探索し、バグを検出する。 最先端のWebテスティング技術であるWebExplorと比較して、VETLはベンチマークウェブサイトで25%ユニークなWebアクションを発見できる。 さらに、ウェブサイトのメンテナが確認した上位の商用ウェブサイトで機能的なバグを公開することもできる。 我々の研究は、エンドツーエンドGUIテストにおいてLVLMを活用する最初の試みであり、この研究の方向性について有望な結果を実証している。

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