論文の概要: Test Case Generation for Dialogflow Task-Based Chatbots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05561v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 16:39:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:23:34.261482
• Title: Test Case Generation for Dialogflow Task-Based Chatbots
• Title（参考訳）: 対話型タスクベースチャットボットのテストケース生成
• Authors: Rocco Gianni Rapisarda, Davide Ginelli, Diego Clerissi, Leonardo Mariani,
• Abstract要約: Test Generator (CTG) はタスクベースのチャットボット向けに設計された自動テスト技術である。 我々はCTGと最先端のBOTiumおよびCHARMツールの比較実験を行った。 CTGは、堅牢性と有効性という点でライバルより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.488620810035772
• License:
• Abstract: Chatbots are software typically embedded in Web and Mobile applications designed to assist the user in a plethora of activities, from chit-chatting to task completion. They enable diverse forms of interactions, like text and voice commands. As any software, even chatbots are susceptible to bugs, and their pervasiveness in our lives, as well as the underlying technological advancements, call for tailored quality assurance techniques. However, test case generation techniques for conversational chatbots are still limited. In this paper, we present Chatbot Test Generator (CTG), an automated testing technique designed for task-based chatbots. We conducted an experiment comparing CTG with state-of-the-art BOTIUM and CHARM tools with seven chatbots, observing that the test cases generated by CTG outperformed the competitors, in terms of robustness and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: チャットボット(Chatbot)は、一般的なウェブおよびモバイルアプリケーションに埋め込まれたソフトウェアである。 テキストや音声コマンドなど、さまざまな形式の対話を可能にする。 あらゆるソフトウェアと同様に、チャットボットでさえ、バグや、私たちの生活におけるその普及度、そして根底にある技術進歩に影響を受けやすい。 しかし,会話型チャットボットのテストケース生成技術はまだ限られている。 本稿では,タスクベースのチャットボットを対象とした自動テスト技術であるチャットボットテストジェネレータ(CTG)を提案する。 我々は,CTGと最先端のBOTiumツールとCHARMツールを7つのチャットボットと比較し,CTGによって生成されたテストケースが,堅牢性と有効性という点で競合製品より優れていたことを観察した。

関連論文リスト

• Seq2Seq Model-Based Chatbot with LSTM and Attention Mechanism for Enhanced User Interaction [1.937324318931008]
  本研究では、注意機構とLong Short-Term Memory(LSTM)セルを組み込んだエンコーダデコーダアーキテクチャを備えたSeq2Seqモデルを提案する。 提案されているSeq2Seqモデルベースのロボットは、モロッコのドラア・タフィラレ(Draa-Tafilalet)にある観光セクター向けのデータセットで訓練され、検証され、テストされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-27T23:50:54Z)
• Measuring and Controlling Instruction (In)Stability in Language Model Dialogs [72.38330196290119]
  System-promptingは、言語モデルチャットボットをカスタマイズするツールで、特定の命令に従うことができる。 本稿では,仮説を検証し,セルフチャットによる命令安定性の評価を行うベンチマークを提案する。 我々は8ラウンドの会話で重要な指示ドリフトを明らかにした。 そこで本研究では,2つの強力なベースラインに対して良好に比較可能なsplit-softmaxという軽量な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T20:10:29Z)
• MutaBot: A Mutation Testing Approach for Chatbots [3.811067614153878]
  MutaBotは、会話フロー、インテント、コンテキストを含む、複数のレベルでの突然変異に対処する。 ツールを3つのDialogflowチャットボットとBotiumで生成されたテストケースで評価し、テストスイートの弱点を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T20:38:27Z)
• Evaluating Chatbots to Promote Users' Trust -- Practices and Open Problems [11.427175278545517]
  本稿では,チャットボットのテスト実践について概説する。 ギャップをユーザ信頼の追求におけるオープンな問題として認識する。 サービスや製品のパフォーマンス、ユーザの満足度、社会に対する長期的意図しない結果に関する信頼の問題を緩和するための道筋を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T22:40:30Z)
• Can a Chatbot Support Exploratory Software Testing? Preliminary Results [0.9249657468385781]
  探索テストはアジャイルチームにおける事実上のアプローチです。 本稿では,ソフトウェアアプリケーションの探索テストを実施しながらテスタを支援するBotExpTestを提案する。 インスタントメッセージングソーシャルプラットフォームであるDiscord上にBotExpTestを実装しました。 予備的な分析は、BotExpTestが同じようなアプローチと同じくらい効果的であることを示し、テスタがさまざまなバグを明らかにするのに役立つことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T21:11:21Z)
• InternGPT: Solving Vision-Centric Tasks by Interacting with ChatGPT Beyond Language [82.92236977726655]
  InternGPTは textbfinteraction, textbfnonverbal, textbfchatbot の略である。 InternGPT(iGPT)という対話型視覚フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T17:58:34Z)
• Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
  大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。 近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。 ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z)
• Training Conversational Agents with Generative Conversational Networks [74.9941330874663]
  我々は、生成会話ネットワークを使用して、自動的にデータを生成し、社会的会話エージェントを訓練する。 自動メトリクスと人的評価器を用いてTopicalChatのアプローチを評価し、10%のシードデータで100%のデータを使用するベースラインに近いパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T21:46:39Z)
• CheerBots: Chatbots toward Empathy and Emotionusing Reinforcement Learning [60.348822346249854]
  本研究では,複数の共感型チャットボットがユーザの暗黙の感情を理解し,複数の対話のターンに対して共感的に応答する枠組みを提案する。 チャットボットをCheerBotsと呼びます。CheerBotsは検索ベースまたは生成ベースで、深い強化学習によって微調整されます。 共感的態度で反応するため,CheerBotsの学習支援としてシミュレーションエージェントである概念人間モデルを開発し,今後のユーザの感情状態の変化を考慮し,共感を喚起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T07:44:47Z)
• Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn Chatbot Responding with Intention [55.77218465471519]
  本稿では,チャットボットに人間のような意図を持つための革新的なフレームワークを提案する。 我々のフレームワークには、ガイドロボットと人間の役割を担うインターロケータモデルが含まれていた。 本フレームワークを3つの実験的なセットアップを用いて検討し,4つの異なる指標を用いた誘導ロボットの評価を行い,柔軟性と性能の利点を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T15:24:37Z)
• If I Hear You Correctly: Building and Evaluating Interview Chatbots with Active Listening Skills [4.395837214164745]
  オープンエンドの質問に対して、ユーザの自由テキスト応答を処理できる効果的なインタビューチャットボットを構築するのは難しい。 我々は,公開可能な実用的なAI技術を用いて,効果的なインタビューチャットボットの構築の実現可能性と有効性について検討している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-05T16:52:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。