一句话：对输入串施加系统化编辑变异并解析黑盒系统响应，以推断其词法结构。
许多软件系统的输入语言缺少公开的语法或词法规范，黑盒使用者难以判断合法输入、构造测试用例或进行集成。该论文（ASE 2026）提出一类方法：对候选输入字符串施加系统化的字符串编辑变异，并解析黑盒系统对这些变异串的响应，从而把响应差异归约为词法单元边界与结构，学习出系统的词法结构。作者公开了包含实现与实验数据的复现包。由于所给摘要仅说明论文被 ASE 2026 接收并发布复现材料，具体技术细节、评估对象与实验结论需参见论文正文。
A replication package containing our implementation and experimental data for the paper Learning the Lexical Structure of Black-Box Systemsby Parsing Systematic String Edit Mutations accepted at ASE 2026.
@inproceedings{paperbot12409,
title = {Learning the Lexical Structure of Black-Box Systems by Parsing Systematic String Edit Mutations},
author = {Moeketsi Raselimo and Lars Grunske and Bernd Fischer},
booktitle = {ASE},
year = {2026},
doi = {10.1145/3832783.3834391}
}