要求からの条件抽出による受容試験の自動作成:NLPアプローチと事例研究【JST・京大機械翻訳】

Fischbach Jannik; Frattini Julian; Vogelsang Andreas; Mendez Daniel; Unterkalmsteiner Michael; Wehrle Andreas; Henao Pablo Restrepo; Yousefi Parisa; Juricic Tedi; Radduenz Jeannette; Wiecher Carsten

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213289704700 整理番号：22P0283544

要求からの条件抽出による受容試験の自動作成:NLPアプローチと事例研究【JST・京大機械翻訳】

Automatic Creation of Acceptance Tests by Extracting Conditionals from Requirements: NLP Approach and Case Study

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資料名：
発行年： 2022年02月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

受容試験は,システムがエンドユーザ要求を満足するかどうかを決定するために重要である。しかし,受容試験の創造は,2つの主要な課題を伴う困難な作業である。(1)実務者は,要求を完全にカバーするテストケースの正しいセットを決定する必要があり,(2)不十分なツールサポートのために手動でテストケースを作成する必要がある。自動的にテストケースを誘導するための既存の手法は,制約のない自然言語が実際に普及しているが,要求の半形式または形式的記述を必要とする。本論文では,非公式要求における条件付きステートメントから必要なテストケースの最小集合を創造できる,ツール支援アプローチCiRA(要求アーティファクトにおけるConditionals)を提示した。3つの産業パートナーによる事例研究におけるCiRAの実現可能性を実証した。本研究では,578人の手動で作成されたテストケースのうち,71.8%が自動的に生成される。さらに,CiRAは手動テストケース設計で見逃された80の関連テストケースを発見した。CiRAはwww.cira.bth.se/demo/d.【JST・京大機械翻訳】

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計算機システム開発

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