| 講演名 | 2022-03-07 テスト実行結果を自動分類するための機械学習モデルを利用した実行トレースのアブレーションとメソッド単位でのバグ箇所推定 池田 拓真(信州大), 岡野 浩三(信州大), 小形 真平(信州大), 中島 震(NII), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | テスト実行の結果を自動的に分類する課題はテストオラクル問題と呼ばれる. これはテスト自動化における重要な課題である. 本稿では, テストオラクル問題を解決することを目的とした機械学習モデルにおける実行トレースにアブレーションを行う. 既存手法では実行トレースがメソッド呼び出しのシーケンスであることに着目し, それぞれのメソッド呼び出し情報に対してWord2vecを用いて分散ベクトルを獲得し, NNモデルを訓練する. 既存手法で扱う実行トレースの一部にアブレーションを実行することで, 実行トレースに必要な情報と訓練結果の分類性能について調査する. また, 関数呼び出し情報を削除することにより, バグを含んだ関数情報を削除したときの分類性能からメソッド単位でのバグ箇所推定を行う. |
| 抄録(英) | The problem to solve automatically classifying the results of test executions is called the test oracle problem. This is one of the most important problems in test automation. In the existing method, we focus on the fact that the execution trace is a sequence of method calls. Our existing method uses Word2vec to obtain the variance vector for each method call information and train the NN model. By performing ablation on a part of the execution trace handled by the existing method, we investigate the information required for the execution trace and the accuracy of the machine learning model. In addition, by deleting the function call information, we estimate the fault location for each method based on the accuracy of the NN model when the fault function information is deleted. |
| キーワード(和) | テストオラクル問題 / 教師あり学習 / 実行トレース / アブレーション / フォルト局在化 |
| キーワード(英) | Test Oracle Problem / Supervised Learning / Execution Trace / Ablation / Fault-Localization |
| 資料番号 | SS2021-44 |
| 発行日 | 2022-02-28 (SS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/3/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | Software Science etc. |
| 委員長氏名（和） | 小林 隆志(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Takashi Kobayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岡野 浩三(信州大) |
| 副委員長氏名（英） | Kozo Okano(Shinshu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 島 和之(広島市大) / 林 晋平(東工大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuyuki Shima(Hiroshima City Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小形 真平(信州大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Science |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | テスト実行結果を自動分類するための機械学習モデルを利用した実行トレースのアブレーションとメソッド単位でのバグ箇所推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Trace Ablation and Fault Localization per Method Using Machine Learning Models for Automatic Classification of Test Execution Results |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | テストオラクル問題 / Test Oracle Problem |
| キーワード(2)（和/英） | 教師あり学習 / Supervised Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 実行トレース / Execution Trace |
| キーワード(4)（和/英） | アブレーション / Ablation |
| キーワード(5)（和/英） | フォルト局在化 / Fault-Localization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 池田 拓真 / Takuma Ikeda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岡野 浩三 / Kozo Okano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小形 真平 / Shinpei Ogata |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中島 震 / Shin Nakajima |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所(略称：NII) National Institute of Informatics(略称：NII) |
| 発表年月日 | 2022-03-07 |
| 資料番号 | SS2021-44 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SS-416 |
| ページ範囲 | pp.13-18(SS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-28 (SS) |