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P2 Knowledge Graph Driven Inference Testing for Question Answering Software

面向问答软件的知识图谱驱动推理测试
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 2/10 · 该论文研究问答软件的推理测试,属于ML与软件测试交叉,但并非静态分析、形式化验证、Agentic程序分析、浮点程序分析或贝叶斯程序分析。它不涉及LLM/Agent作为工具改进分析,也不贴合用户核心研究方向。引用 2 inbox
Jun Wang, Yanhui Li, Zhifei Chen, Lin Chen, Xiaofang Zhang, Yuming Zhou
crossref: 2026-09-12

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一句话:提出知识图谱驱动的推理测试方法,用于发现问答软件中的缺陷行为。

问答软件在数据驱动编程范式下可能包含缺陷,即在真实应用中行为异常。现有问答软件测试技术主要包括基于参考的测试与蜕变测试两类。该工作关注数据驱动问答软件的质量保障,论文题目表明作者提出知识图谱驱动的推理测试,其核心是以知识图谱支撑对问答软件推理行为进行测试,从而检测缺陷。所给摘要未提供方法步骤、实验设置、评价指标与关键结果,因此无法进一步概括技术细节与效果。

问题
问答软件因数据驱动编程范式而不可避免地存在缺陷,现有测试主要有基于参考的测试和蜕变测试两类。
方法
论文提出知识图谱驱动的推理测试,从标题看是利用知识图谱对问答软件的推理行为进行测试;所给摘要未给出具体方法细节。
评估
所给摘要未提供评估方式、数据集、指标或实验结果,无法概括具体评估与关键结果。
原文摘要(Abstract)

In the wake of developments in the field of Natural Language Processing, Question Answering (QA) software has penetrated our daily lives. Due to the data-driven programming paradigm, QA software inevitably contains bugs, i.e., misbehaving in real-world applications. Current testing techniques for testing QA software include two folds, reference-based testing and metamorphic testing.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot11387,
  title = {Knowledge Graph Driven Inference Testing for Question Answering Software},
  author = {Jun Wang and Yanhui Li and Zhifei Chen and Lin Chen and Xiaofang Zhang and Yuming Zhou},
  booktitle = {ICSE},
  year = {2024},
  doi = {10.1145/3597503.3639109}
}