論文の概要: LLM-based Unit Test Generation for Dynamically-Typed Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14000v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 08:07:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:17:15.642023
• Title: LLM-based Unit Test Generation for Dynamically-Typed Programs
• Title（参考訳）: LLMを用いた動的型プログラムのための単体テスト生成
• Authors: Runlin Liu, Zhe Zhang, Yunge Hu, Yuhang Lin, Xiang Gao, Hailong Sun,
• Abstract要約: TypeTestは、ベクトルベースのRetrieval-Augmented Generationシステムを通じて、テスト生成における型正しさを高める新しいフレームワークである。 125の現実世界のPythonモジュールの評価において、TypeTestは平均で86.6%、ブランチで76.8%を獲得し、それぞれ5.4%、9.3%の最先端ツールを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.38145000434927
• License:
• Abstract: Automated unit test generation has been widely studied, but generating effective tests for dynamically typed programs remains a significant challenge. Existing approaches, including search-based software testing (SBST) and recent LLM-based methods, often suffer from type errors, leading to invalid inputs and assertion failures, ultimately reducing testing effectiveness. To address this, we propose TypeTest, a novel framework that enhances type correctness in test generation through a vector-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system. TypeTest employs call instance retrieval and feature-based retrieval to infer parameter types accurately and construct valid test inputs. Furthermore, it utilizes the call graph to extract richer contextual information, enabling more accurate assertion generation. In addition, TypeTest incorporates a repair mechanism and iterative test generation, progressively refining test cases to improve coverage. In an evaluation on 125 real-world Python modules, TypeTest achieved an average statement coverage of 86.6% and branch coverage of 76.8%, outperforming state-of-theart tools by 5.4% and 9.3%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 自動単体テスト生成は広く研究されているが、動的型付けプログラムの効果的なテストを生成することは大きな課題である。 検索ベースのソフトウェアテスト(SBST)や最近のLLMベースのメソッドを含む既存のアプローチは、しばしば型エラーに悩まされ、無効な入力とアサーションの失敗を引き起こし、最終的にテストの有効性が低下する。 そこで本研究では,ベクトルベースRetrieval-Augmented Generation(RAG)システムを用いて,テスト生成の型精度を向上させる新しいフレームワークであるTypeTestを提案する。 TypeTestはコールインスタンスの検索と機能ベースの検索を使用してパラメータの型を正確に推測し、有効なテスト入力を構築する。 さらに、コールグラフを使用して、よりリッチなコンテキスト情報を抽出し、より正確なアサーション生成を可能にする。 さらにTypeTestには、修復メカニズムと反復的なテスト生成が組み込まれており、テストケースを徐々に洗練してカバレッジを改善している。 125の現実世界のPythonモジュールの評価において、TypeTestは平均で86.6%、ブランチで76.8%を達成し、それぞれ5.4%、9.3%の最先端ツールを上回った。

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