論文の概要: What You See Is What You Get: Attention-based Self-guided Automatic Unit Test Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00828v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 14:28:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:41.568031
• Title: What You See Is What You Get: Attention-based Self-guided Automatic Unit Test Generation
• Title（参考訳）: 目に見えるもの:注意に基づく自己誘導自動ユニットテスト生成
• Authors: Xin Yin, Chao Ni, Xiaodan Xu, Xiaohu Yang,
• Abstract要約: 本稿では,AUGER(Attention-based Self-guided Automatic Unit Test GenERation)アプローチを提案する。 AUGERには欠陥検出とエラートリガーという2つのステージがある。 F1スコアと欠陥検出精度で4.7%から35.3%向上した。 ユニットテスト生成において、最先端(SOTA)アプローチよりも23から84のエラーを発生させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8244417073114003
• License:
• Abstract: Software defects heavily affect software's functionalities and may cause huge losses. Recently, many AI-based approaches have been proposed to detect defects, which can be divided into two categories: software defect prediction and automatic unit test generation. While these approaches have made great progress in software defect detection, they still have several limitations in practical application, including the low confidence of prediction models and the inefficiency of unit testing models. To address these limitations, we propose a WYSIWYG (i.e., What You See Is What You Get) approach: Attention-based Self-guided Automatic Unit Test GenERation (AUGER), which contains two stages: defect detection and error triggering. In the former stage, AUGER first detects the proneness of defects. Then, in the latter stage, it guides to generate unit tests for triggering such an error with the help of critical information obtained by the former stage. To evaluate the effectiveness of AUGER, we conduct a large-scale experiment by comparing with the state-of-the-art (SOTA) approaches on the widely used datasets (i.e., Bears, Bugs.jar, and Defects4J). AUGER makes great improvements by 4.7% to 35.3% and 17.7% to 40.4% in terms of F1-score and Precision in defect detection, and can trigger 23 to 84 more errors than SOTAs in unit test generation. Besides, we also conduct a further study to verify the generalization in practical usage by collecting a new dataset from real-world projects.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアの欠陥はソフトウェアの機能に大きな影響を与え、大きな損失を引き起こす可能性がある。 近年,ソフトウェア欠陥予測と自動単体テスト生成という2つのカテゴリに分けられる,欠陥検出のためのAIベースのアプローチが数多く提案されている。 これらのアプローチはソフトウェアの欠陥検出に大きな進歩を遂げているが、予測モデルの信頼性の低さや単体テストモデルの非効率性など、実用上はまだいくつかの制限がある。 これらの制限に対処するため、WYSIWYG(What You See Is What You Get)アプローチを提案する。 前段階では、AUGERはまず欠陥の発覚を検知する。 そして、後者では、前段が取得した臨界情報の助けを借りて、そのようなエラーをトリガーする単体テストを生成する。 AUGERの有効性を評価するために、広く使われているデータセット(ベアズ、バグジャー、欠陥4J)の最先端(SOTA)アプローチと比較し、大規模な実験を行った。 AUGERはF1スコアと欠陥検出精度の点で4.7%から35.3%、17.7%から40.4%の大幅な改善を行い、ユニットテスト生成におけるSOTAよりも23から84のエラーを発生させることができる。 また,実世界のプロジェクトから新たなデータセットを収集することで,実用化の一般化を検証するためのさらなる研究も行なっている。

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