論文の概要: REACCEPT: Automated Co-evolution of Production and Test Code Based on Dynamic Validation and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11033v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 10:26:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:54.679001
• Title: REACCEPT: Automated Co-evolution of Production and Test Code Based on Dynamic Validation and Large Language Models
• Title（参考訳）: REACCEPT:動的バリデーションと大規模言語モデルに基づく生産・テストコードの自動共進化
• Authors: Jianlei Chi, Xiaotian Wang, Yuhan Huang, Lechen Yu, Di Cui, Jianguo Sun, Jun Sun,
• Abstract要約: PT自動共進化のための既存の方法は、事前に定義されたルールを利用するか、機械学習技術のシンプルな応用に依存する。 大規模言語モデルと動的検証を利用してPT共進化を完全に自動化する新しい手法であるREACCEPTを提案する。 ReACCEPTの更新精度は60.16%に達し、最先端の技術であるCEPROTを90%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.893823144743425
• License:
• Abstract: Synchronizing production and test code, known as PT co-evolution, is critical for software quality in the software development lifecycle. Existing methods for automatic PT co-evolution either utilize predefined heuristic rules or rely on simple application of machine learning techniques. Due to the limitations of underlying techniques, existing methods either only partially automate PT co-evolution (e.g., only automate obsolete test code identification) or result in low accuracy. In this paper, we propose REACCEPT, a novel approach that leverages large language models and dynamic validation to fully automate PT co-evolution (i.e., capable of both identifying and updating obsolete test cases). REACCEPT relies on experience-based prompt template generation, dynamic validation, and retrieval-augmented generation techniques to accomplish automated PT co-evolution. To evaluate REACCEPT's effectiveness, we extensive experiments with a dataset of 537 Java projects and compared REACCEPT's performance with several state-of-the-art methods. Results show that REACCEPT achieved an update accuracy of 60.16% on correctly identified obsolete test code, surpassing the state-of-the-art technique CEPROT by 90%. This confirms that REACCEPT can effectively assist developers in maintaining test code, improving overall software quality and reducing maintenance effort.
• Abstract（参考訳）: PT共進化(PT co-evolution)として知られるプロダクションコードとテストコードの同期は、ソフトウェア開発ライフサイクルにおけるソフトウェア品質に不可欠である。 既存のPT自動共進化法は、既定のヒューリスティックルールを利用するか、あるいは機械学習技術のシンプルな応用に依存している。 基礎技術に制限があるため、既存のメソッドはPT共進化を部分的に自動化するだけ(例えば、古いテストコードの識別を自動化するだけ)か、結果として精度が低下する。 本稿では,大規模な言語モデルと動的検証を活用してPT共進化を完全自動化する新しい手法であるREACCEPTを提案する。 REACCEPTは、自動PT共進化を実現するために、経験ベースのプロンプトテンプレート生成、動的バリデーション、検索拡張生成技術に依存している。 REACCEPTの有効性を評価するため、537のJavaプロジェクトのデータセットを用いて広範囲に実験を行い、REACCEPTの性能をいくつかの最先端手法と比較した。 その結果,REACCEPTの更新精度は60.16%で,最先端技術であるCEPROTを90%以上上回った。 これは、REACCEPTが、開発者がテストコードを維持するのを効果的に支援し、ソフトウェアの品質を改善し、メンテナンスの労力を減らすことができることを確認します。

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