お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-12 09:15
テスト実行結果を自動分類するためのメソッドにおける近接情報を活用した実行トレースの符号化
池田拓真岡野浩三小形真平信州大)・中島 震NIIMSS2021-46 SS2021-33
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の畳み込み方法を提案する. 提案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て, 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する.
獲得した分散ベクトルをLong Short-Term Memory (LSTM )に入力して符号化することで実行トレースの分散ベクトルを獲得する. 学習したNN モデルを用いてテスト実行結果に対して合格か不合格の評定を行うことでテスト実行の結果を自動的に分類する. 様々なプログラムに対するテストの実行トレースを用いて提案手法の有効性を確認した. 
(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 this paper, we propose a method for convolution of execution traces in machine learning models that aims to solve the test oracle problem. In the proposed method, we focus on the fact that the execution trace is a sequence of method invocations, and obtain a variance vector for each method invocation information using Word2vec.
The variance vector of the execution trace is obtained by giving the obtained variance vector to a Long Short-Term Memory (LSTM) and encoding it. Using the learned NN model, we automatically classify the test execution results by grading them as pass or fail. We confirmed the effectiveness of the proposed method by using the execution traces of tests for various programs.
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 / コサイン類似度 / / / /  
(英) Test Oracle Problem / Supervised Learning / Execution Trace / Cosine Similarity / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 318, SS2021-33, pp. 83-88, 2022年1月.
資料番号 SS2021-33 
発行日 2022-01-04 (MSS, SS) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
査読に
ついて
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります.
PDFダウンロード MSS2021-46 SS2021-33

研究会情報
研究会 SS MSS  
開催期間 2022-01-11 - 2022-01-12 
開催地(和) 長崎県建設総合会館 
開催地(英) Nagasakiken-Kensetsu-Sogo-Kaikan Bldg. 
テーマ(和) システム数理と応用,ソフトウェアサイエンスおよび一般 
テーマ(英) Mathematical Systems Science and its Applications, Software Science, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SS 
会議コード 2022-01-SS-MSS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) テスト実行結果を自動分類するためのメソッドにおける近接情報を活用した実行トレースの符号化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Execution-trace embedding using word-proximity metric for a method to automatically classify test results 
サブタイトル(英)  
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) コサイン類似度 / Cosine Similarity  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 池田 拓真 / Takuma Ikeda / イケダ タクマ
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/ヨミ) 岡野 浩三 / Kozo Okano / オカノ コウゾウ
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/ヨミ) 小形 真平 / Shinpei Ogata / オガタ シンペイ
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/ヨミ) 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)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-12 09:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SS 
資料番号 MSS2021-46, SS2021-33 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.317(MSS), no.318(SS) 
ページ範囲 pp.83-88 
ページ数
発行日 2022-01-04 (MSS, SS) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会