| 講演名 | 2023-04-14 深層学習を用いた仕様書自動構造化による試験項目自動生成手法 上田 清志(日大), 佐藤 佑哉(日大), |
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| 抄録(和) | 大規模通信ソフトウェアの開発において，開発コストの高止まりや人員不足などの問題により，機械学習機を用いて，要求仕様書を解析して総合/安定化試験の試験項目を自動生成する手法が研究されてきた．機械学習機CRFを用いて要求仕様書を学習し，自動構造化を行い精度向上を目指してきた．要求仕様書の自動構造化精度をさらに向上させたく，近年注目されている深層学習を用いて学習し自動構造化を行えば，より高い精度を出せるのではないかと考えた．そのため，特徴を指定することなくコンピュータ自身が特徴を探して学習を行うことのできる深層学習を用いる．実際の大規模通信ソフトウェアの要求仕様書を対象に提案手法を用いた正答率を評価し，提案手法の効果を評価した． |
| 抄録(英) | In the development of large-scale communication software, problems such as high development costs and insufficient manpower have led to research into methods for automatically generating test cases of the system testing by machine learning. We have been trying to improve the accuracy of requirement specifications by learning and automatically structuring them using CRF, a machine learning machine. In order to further improve the accuracy of automatic structuring of requirement specifications, we thought that learning and automatic structuring using deep learning, which has been attracting attention in recent years, could achieve even higher accuracy. Therefore, we used deep learning, in which the computer itself searches for and learns features without specifying them. We evaluated the effectiveness of the proposed method by evaluating the correctness rate using the proposed method on actual requirement specifications of large-scale communication software. |
| 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 / 機械学習機 / 深層学習 / LSTM |
| キーワード(英) | Large-scale Communication Software / Automatic Test Cases Generation / Machine Learning / Deep Learning / LSTM |
| 資料番号 | NS2023-8 |
| 発行日 | 2023-04-06 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
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| 開催期間 | 2023/4/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 日本大学 郡山キャンパス + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Nihon University, Koriyama Campus + Online |
| テーマ（和） | 通信トラヒック理論，トラヒック・品質評価，ネットワーク性能評価，QoS/QoE，信頼性・ロバスト性，トラヒック・品質管理，AI・機械学習，ネットワーク・システム運用管理, 大容量・低遅延・多数接続，一般 |
| テーマ（英） | Communication traffic theory, Traffic and quality evaluation, Network performance evaluation, QoS/QoE, Reliability and robustness, Traffic and quality management, AI and machine learning, Network and system operation management, High capacity, low latency, many connections, General |
| 委員長氏名（和） | 大石 哲矢(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Oishi(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 三好 匠(芝浦工大) |
| 副委員長氏名（英） | Takumi Miyoshi(Shibaura Insti of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 池邉 隆(NTT) / 山口 実靖(工学院大) |
| 幹事氏名（英） | 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 Network Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた仕様書自動構造化による試験項目自動生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic Test Cases Generation Method by Structuring Specification Documents using Deep Learning |
| 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） | 機械学習機 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | LSTM / LSTM |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上田 清志 / Kiyoshi Ueda |
| 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） | 佐藤 佑哉 / Yuya Sato |
| 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 | 2023-04-14 |
| 資料番号 | NS2023-8 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | NS-2 |
| ページ範囲 | pp.38-43(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-04-06 (NS) |