Szöveges hasonlóság a kód nyomonkövethetőségéhez az ICCSA 2019-en

Szöveges hasonlóság a kód nyomonkövethetőségéhez az ICCSA 2019‑en

Megjelent a Lecture Notes in Computer Science 11622. kötetében: „Evaluation of Textual Similarity Techniques in Code Level Traceability” (Csuvik, Kicsi és Vidács).

Annak ismerete, hogy melyik teszt melyik kódhoz tartozik, segíti a minőségbiztosítást és a karbantartást. Három gépi tanulási technika szöveges hasonlósági mértékeit vizsgáltuk a teszt–kód kapcsolatok visszafejtésére, a forráskód többféle szöveges reprezentációjával. Négy nyílt forráskódú rendszeren, az elnevezési konvenciók alapján kiértékelve minden rendszeren javítottunk a korábbi legjobb, szöveges hasonlóságon alapuló eredményeken.

A tanulmány: a kiadó oldalán

AI-funkciót terveznek?

Nyelvi modellekre épülő termékeket építünk úgy, hogy az ellenőrzés, a naplózás és az emberi felülvizsgálat az első sprinttől a tervek része – és a legtöbb együttműködés egy ingyenes, egyhetes próbaprojekttel indul egy megnevezett folyamatra.

Foglaljon 20 percet ViktorralKüldjön üzenetet