Investigating NLP-Based Approaches for Predicting Manual Test Case Failure
Notice bibliographique
Résumé
System-level manual acceptance testing is one of the most expensive testing activities. In manual testing, typically, a human tester is given an instruction to follow on the software. The results as "passed" or "failed" will be recorded by the tester, according to the instructions. Since this is a labourintensive task, any attempt in reducing the amount of this type of expensive testing is essential, in practice. Unfortunately, most of the existing heuristics for reducing test executions (e.g., test selection, prioritization, and reduction) are either based on source code or specification of the software under test, which are typically not being accessed during manual acceptance testing. In this paper, we propose a test case failure prediction approach for manual testing that can be used as a noncode/ specifcation-based heuristic for test selection, prioritization, and reduction. The approach uses basic Information Retrieval (IR) methods on the test case descriptions, written in natural language. The IR-based measure is based on the frequency of terms in the manual test scripts. We show that a simple linear regression model using the extracted natural language/IR-based feature together with a typical history-based feature (previous test execution results) can accurately predict the test cases' failure in new releases. We have conducted an extensive empirical study on manual test suites of 41 releases of Mozilla Firefox over three projects (Mobile, Tablet, Desktop). Our comparison of several proposed approaches for predicting failure shows that a) we can accurately predict the test case failure and b) the NLP-based feature can improve the prediction models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».