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Enregistrement W2932065239 · doi:10.1007/978-3-030-16722-6_24

: Priority Aware Test Case Reduction

2019· book-chapter· en· W2932065239 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueLecture notes in computer science · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceReduction (mathematics)Test caseDebuggingCode coverageTest (biology)Abstract syntax treeProgramming languageQueuePriority queueProcess (computing)Set (abstract data type)SoftwareReliability engineeringMachine learningParsing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Test cases play an important role in testing and debugging software. Smaller tests are easier to understand and use for these tasks. Given a test that demonstrates a bug, test case reduction finds a smaller variant of the test case that exhibits the same bug. Classically, one of the challenges for test case reduction is that the process is slow, often taking hours. For hierarchically structured inputs like source code, the state of the art is Perses, a recent grammar aware and queue driven approach for test case reduction. Perses traverses nodes in the abstract syntax tree (AST) of a program (test case) based on a priority order and tries to reduce them while preserving syntactic validity. In this paper, we show that Perses’ reduction strategy suffers from priority inversion, where significant time may be spent trying to perform reduction operations on lower priority portions of the AST. We show that this adversely affects the reduction speed. We propose , a technique for priority aware test case reduction that avoids priority inversion. We implemented and evaluated it on the same set of benchmarks used in the Perses evaluation. Our results indicate that compared to Perses, is able to reduce test cases 1.3x to 7.8x faster and with 46% to 80% fewer queries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle