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J-GLOBAL ID：201702217887727468   整理番号：17A1272021

移動試験のための自動テキスト入力生成【Powered by NICT】

Automatic Text Input Generation for Mobile Testing

著者 (6件)： Liu Peng ,  Zhang Xiangyu ,  Pistoia Marco ,  Zheng Yunhui ,  Marques Manoel ,  Zeng Lingfei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSE  ページ： 643-653  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの設計自動化移動試験を改善するために提案した。これらの改善にもかかわらず,適切なテキスト入力を提供する顕著な障害物,自動試験手法の大規模な採用を妨げとなっている。重要な課題は,ユースケース文脈に最も関連するテキストを自動生成する方法である。例に対して,妥当なウエブサイト・アドレスはappの試験を継続するモバイルブラウザappのアドレスバーに入り,歌手名は音楽推薦appの探索棒の入ったすべきである。適切なテキスト入力なしで,試験は止まるようであろう。課題に対処するために新しい深い学習に基づく手法を提案し,これは最小化問題に対する問題を減少させた。もう一つの課題は,このアプローチが一般的に訓練されたアプリケーションおよび訓練されていないアプリケーションの両方に適用できるように方法である。課題に対処するためにWord2Vecモデルのレバレッジを行った。ツールとして筆者らのアプローチを構築し,FirefoxとWikipediaを含む50iOSモバイルアプリケーションを評価した。結果は筆者らのアプローチが既存の自動テキスト入力生成法の性能を上回ることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最小化問題 ,  *応用プログラム ,  自動設計 ,  音楽 ,  自動試験
準シソーラス用語： モバイルアプリケーション ,  歌手 ,  アドレス ,  Webサイト ,  自動生成 ,  *テキスト ,  ユースケース ,  *データ入力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 試験 ,  テキスト入力