Large Language Models for Automated Web-Form-Test Generation: An Empirical Study
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
Testing web forms is an essential activity for ensuring the quality of web applications. It typically involves evaluating the interactions between users and forms. Automated test-case generation remains a challenge for web-form testing: Due to the complex, multi-level structure of Web pages, it can be difficult to automatically capture their inherent contextual information for inclusion in the tests. Large Language Models (LLMs) have shown great potential for contextual text generation. This motivated us to explore how they could generate automated tests for web forms, making use of the contextual information within form elements. To the best of our knowledge, no comparative study examining different LLMs has yet been reported for web-form-test generation. To address this gap in the literature, we conducted a comprehensive empirical study investigating the effectiveness of 11 LLMs on 146 web forms from 30 open source Java web applications. In addition, we propose three HTML-structure-pruning methods to extract key contextual information. The experimental results show that different LLMs can achieve different testing effectiveness, with the GPT-4, GLM-4, and Baichuan2 LLMs generating the best web-form tests. Compared with GPT-4, the other LLMs had difficulty generating appropriate tests for the web forms: Their Successfully Submitted Rates (SSRs)—the proportions of the LLMs-generated web-form tests that could be successfully inserted into the web forms and submitted—decreased by 9.10% to 74.15%. Our findings also show that, for all LLMs, when the designed prompts include complete and clear contextual information about the web forms, more effective web-form tests were generated. Specifically, when using Parser-Processed HTML for Task Prompt (PH-P), the SSR averaged 70.63%, higher than the 60.21% for Raw HTML for Task Prompt (RH-P) and 50.27% for LLM-Processed HTML for Task Prompt (LH-P). With RH-P, GPT-4’s SSR was 98.86%, outperforming models like LLaMa2 (7B) with 34.47% and GLM-4V with 0%. Similarly, with PH-P, GPT-4 reached an SSR of 99.54%, the highest among all models and prompt types. Finally, this article also highlights strategies for selecting LLMs based on performance metrics, and for optimizing the prompt design to improve the quality of the web-form tests.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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