Geri Dön

Text2test: From natural language descriptions to executable test cases using named entity recognition

Text2test: Varlık isimleri tanıma teknikleri kullanarak doğal dil'de yazılmış test cümlelerinden yürütülebilir test senaryolarına

PDF İndir

  1. Tez No: 822272
  2. Yazar: AHMET YASİN AKYILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu çalışmada, mobil uygulama kullanıcı arayüzlerinin (UI'ler) otomatik testi için yenilikçi bir yaklaşım olan text2test'i sunuyoruz. Mobil uygulamalar giderek daha yaygın hale geldikçe, kullanıcı dostu kullanıcı arayüzlerinin sağlanması önemli hale geldi ve bu da verimli test metodolojilerine daha fazla ihtiyaç duyulmasına yol açtı. Bununla birlikte, değişen ekran boyutları, sürümler arasında değişen UI öğeleri nedeniyle test durumu revizyonları gereksinimi UI testlerini zorlaştırır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, Varlık İsimleri Tanıma (NER) ve anlamsal benzerlik hesaplamalarını kullanarak doğal dil cümlelerinden test senaryolarını yürüten Android API'lerini kullanan bir yazılım text2test'i sunuyoruz. Doğal dil test senaryolarının açıklamalarından UI öğelerini ve eylemleri tanımlamak için bir NER modeli eğiterek UI öğeleri ve UI etkileşimleri arasındaki boşluğu dolduruyoruz. Bir uygulamanın UI öğelerinin XML meta verilerini içeren DOM yapısını kullanarak, belirlenen eylemle ilişkili uygun UI öğesini doğru bir şekilde tespitini sağlıyoruz. Son olarak, NER modelimiz tarafından çıkarılan bilgileri ve semantik benzerlik ile tespit edilen öğeleri kullanarak, Android uygulamalarında test senaryolarını yürütebilen bir yazılım geliştirdik. Deneylerimiz, text2test'in öğe-eylem çiftlerini belirlemede \%92'lik bir kesinlik oranı ve beklenen UI öğelerini tespit etmede ortalama \%88'lik bir doğruluk oranı ve Android uygulamalarında test senaryolarını tam olarak yeniden oluşturmak için \%76'lık bir başarı oranı elde ettiğini göstermektedir. Yaklaşımımız, manuel müdahaleyi ve komut dosyası güncelleme ihtiyacını azaltır ve verimli ve güvenilir UI testi için bir çözüm olanağı sunar.

Özet (Çeviri)

In this work, we present text2test, an innovative approach for automated testing of mobile application user interfaces (UIs). As mobile applications become increasingly prevalent, ensuring robust and user-friendly UIs has become essential, leading to a greater need for efficient testing methodologies. However, testing UIs poses challenges due to varying screen sizes, evolving UI elements across versions, and the need for frequent test case revisions. To address these challenges, we propose text2test, which combines named entity recognition (NER) and semantic similarity computations in a framework using Android APIs to execute test cases from natural language descriptions. We bridge the gap between textual input and UI interactions by training a NER language model to identify UI elements and actions from natural language test case descriptions. Using the DOM structure of an application, containing XML metadata of UI elements, we accurately detect the appropriate UI element associated with the action. Finally, using the information extracted by the NER model and the elements detected using semantic similarity we developed a framework that can execute test cases on Android applications. Our experiments show that text2test achieves a 92\% precision rate in identifying element-action pairs and an average accuracy of 88\% in detecting expected UI elements and a 76\% success rate to fully reproduce test cases on Android applications. Our approach streamlines automated UI testing, reducing manual intervention and the need for frequent script updates and promises a solution for efficient and reliable UI testing.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    348528

    Ticari süprem ve ribana örme kumaşlarda hava geçirgenliği ve nem yönetiminin araştırılması

    Investigation of commercial single jersey and rib knitted fabrics? air permeability and moisture management properties

    FİGEN SELLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILDIRAY TURHAN

  2. Tez No

    377754

    Kaşmir örme kumaşların ısıl konfor özellikleri

    Thermal comfort properties of cashmere knitted fabrics

    SELMA DOLANBAY DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Giyim EndüstrisiSelçuk Üniversitesi

    Giyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURGÜL KILINÇ

Geri Dön