Assessing Evaluation Metrics for Neural Test Oracle Generation
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.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, deep learning models have shown promising results in test oracle generation. Neural Oracle Generation (NOG) models are commonly evaluated using static (automatic) metrics which are mainly based on textual similarity of the output, e.g. BLEU, ROUGE-L, METEOR, and Accuracy. However, these textual similarity metrics may not reflect the testing effectiveness of the generated oracle within a test suite, which is often measured by dynamic (execution-based) test adequacy metrics such as code coverage and mutation score. In this work, we revisit existing oracle generation studies plus <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">gpt-3.5</i> to empirically investigate the current standing of their performance in textual similarity and test adequacy metrics. Specifically, we train and run four state-of-the-art test oracle generation models on seven textual similarity and two test adequacy metrics for our analysis. We apply two different correlation analyses between these two different sets of metrics. Surprisingly, we found no significant correlation between the textual similarity metrics and test adequacy metrics. For instance, <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">gpt-3.5</i> on the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">jackrabbit-oak</i> project had the highest performance on all seven textual similarity metrics among the studied NOGs. However, it had the lowest test adequacy metrics compared to all the studied NOGs. We further conducted a qualitative analysis to explore the reasons behind our observations. We found that oracles with high textual similarity metrics but low test adequacy metrics tend to have complex or multiple chained method invocations within the oracle's parameters, making them hard for the model to generate completely, affecting the test adequacy metrics. On the other hand, oracles with low textual similarity metrics but high test adequacy metrics tend to have to call different assertion types or a different method that functions similarly to the ones in the ground truth. Overall, this work complements prior studies on test oracle generation with an extensive performance evaluation on textual similarity and test adequacy metrics and provides guidelines for better assessment of deep learning applications in software test generation in the future.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle