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講演抄録/キーワード
講演名 2022-03-07 11:20
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
池田拓真岡野浩三小形真平信州大)・中島 震NIISS2021-44
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. 
(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 / / /  
(英) Test Oracle Problem / Supervised Learning / Execution Trace / Ablation / Fault-Localization / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 416, SS2021-44, pp. 13-18, 2022年3月.
資料番号 SS2021-44 
発行日 2022-02-28 (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 SS2021-44

研究会情報
研究会 SS  
開催期間 2022-03-07 - 2022-03-08 
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. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SS 
会議コード 2022-03-SS 
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(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) 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  
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 / ナカジマ シン
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)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-03-07 11:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SS 
資料番号 SS2021-44 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.416 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数
発行日 2022-02-28 (SS) 


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