| 講演名 | 2023-03-03 試験項目自動生成におけるDoc2Vecを用いた教師データ選択による精度向上 藤田 優斗(日大), 上田 清志(日大), |
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| 抄録(和) | ソフトウェア開発において，仕様書から総合/安定化試験の試験項目を抽出する工程を自動化する研究がされてきた．本稿では，Doc2Vecを用いて機械学習の学習用正解データ（教師データ）の質向上による自動タグ付けの正答率の向上を目指すため，window値の適切化，またPV-DBOWを用いたDoc2Vecによる教師データ選択手法を提案する．window値を変更した場合よりも変更前の方が，正答率が高い結果となった．そのためwindow値を変更する有効性を確認することができなかった．PV-DBOWを用いた実験ではPV-DMを用いた場合での正答率を上回る結果となった．そのため提案手法の有効性を確認できた．また，多種多様な仕様書での本手法の有効性を確認するため，別仕様書での実験を行った． |
| 抄録(英) | In software development, research has been conducted to automate the process of extracting test cases for comprehensive/stability tests from specifications. In this paper, we propose a method to improve the correctness rate of automatic tagging by improving the quality of correct answer data (teacher data) for training machine learning using Doc2Vec. The correct response rate before changing the window value was higher than that after changing the window value. In the experiment using PV-DBOW, the correct response rate was higher than that using PV-DM. This confirms the effectiveness of the proposed method. Experiments were also conducted with different specifications in order to confirm the effectiveness of the proposed method for a wide variety of specifications. |
| キーワード(和) | 大規模通信ソフトウェア / 試験項目自動生成 / 機械学習 / Doc2Vec |
| キーワード(英) | Large-scale Communication Software / Automatic Test Cases Generation / Machine Learning / Doc2Vec |
| 資料番号 | NS2022-223 |
| 発行日 | 2023-02-23 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN / NS |
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| 開催期間 | 2023/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄コンベンションセンター + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Okinawa Convention Centre + Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 委員長氏名（和） | 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) / 大石 哲矢(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Hato(Internet Multifeed) / Tetsuya Oishi(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 村瀬 勉(名大) / 三好 匠(芝浦工大) |
| 副委員長氏名（英） | Tsutomu Murase(Nagoya Univ.) / Takumi Miyoshi(Shibaura Insti of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 城 哲(KDDI総合研究所) / 渡部 康平(長岡技科大) / 秦泉寺 久美(NTT) / 濱田 浩気(NTT) / 池邉 隆(NTT) / 山口 実靖(工学院大) |
| 幹事氏名（英） | Tetsu Jyo(KDDI Research) / Kouhei Watabei(Nagaoka Univ. of Tech.) / Kumi Jinzenji(NTT) / Koki Hamada(NTT) / Takashi Ikebe(NTT) / Saneyasu Yamaguchi(Kogakuin Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 三原 孝太郎(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Kotaro Mihara(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Network Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 試験項目自動生成におけるDoc2Vecを用いた教師データ選択による精度向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method for Selecting Training Data using Doc2Vec for Automatic Test Cases Generation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大規模通信ソフトウェア / Large-scale Communication Software |
| キーワード(2)（和/英） | 試験項目自動生成 / Automatic Test Cases Generation |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | Doc2Vec / Doc2Vec |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 藤田 優斗 / Yuto Fujita |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 上田 清志 / Kiyoshi Ueda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ) |
| 発表年月日 | 2023-03-03 |
| 資料番号 | NS2022-223 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NS-406 |
| ページ範囲 | pp.322-327(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (NS) |