识别以自然语言描述的相似测试用例
软件工程
2021-10-18 v1
摘要
尽管自动化测试技术近期有所改进，软件测试在许多行业中仍然是一个手动过程。因此，测试用例通常由不同员工用自然语言描述，测试套件中可能存在许多冗余的测试用例。这增加了（本已高昂的）测试执行成本。手动识别相似测试用例是一项耗时且容易出错的任务。因此，在本文中，我们提出了一种无监督方法来识别相似测试用例。我们的方法结合使用了文本嵌入、文本相似度和聚类技术来识别相似测试用例。我们评估了五种不同的文本嵌入技术、两种文本相似度度量、两种聚类技术来聚类相似测试步骤，以及四种从测试步骤聚类中识别相似测试用例的技术。通过在工业环境中的评估，我们表明我们的方法在聚类测试步骤（F值为87.39%）和识别相似测试用例（F值为83.47%）方面均达到了高性能。此外，与开发人员的验证表明了我们的方法有多种不同的实际用途（例如识别冗余和遗留测试用例），这有助于减少测试的人工工作量和时间。
引用
@article{arxiv.2110.07733,
title = {Identifying Similar Test Cases That Are Specified in Natural Language},
author = {Markos Viggiato and Dale Paas and Chris Buzon and Cor-Paul Bezemer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07733},
year = {2021}
}