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P2 Machine learning and natural language processing for automating software testing (tutorial)

机器学习与自然语言处理用于自动化软件测试(教程)
FSE Proceedings of the 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2022匹配度 2/10 · 该论文是软件测试自动化方向的教程/综述,聚焦用 NLP 与 ML 处理自主与自适应系统的测试挑战,与用户核心关注的静态分析、Agentic 程序分析、形式化验证、浮点程序分析和贝叶斯程序分析均无直接关联。引用 0 inbox
Mauro Pezzè
crossref: 2026-09-12

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一句话:综述如何用自然语言处理与机器学习应对自主与自适应软件测试的开放挑战。

本教程聚焦自主与自适应软件系统测试中的开放挑战,探讨自然语言处理与机器学习如何帮助解决这些核心问题。作者首先概览这类系统在测试方面面临的关键难题,随后讨论可用于应对核心问题的主流前沿技术,并梳理自然语言处理与机器学习在软件测试领域的最新进展与未来前景。作为教程,本文以技术综述与方向展望为主,旨在为相关研究提供方法指引和问题框架,而非提出单一新方法或报告具体实验评估结果。

问题
自主与自适应软件系统的测试仍存在诸多开放挑战,传统测试技术难以直接应对其动态与演化特性。
方法
以教程形式综述自然语言处理与机器学习技术如何用于自动化软件测试,并讨论前沿方法与未来方向。
评估
作为教程与综述,本文不涉及具体实验评估,主要进行技术梳理、进展总结与未来展望。
原文摘要(Abstract)

In this tutorial, we see how natural language processing and machine learning can help us address the open challenges of software testing. We overview the open challenges of testing autonomous and self-adaptive software systems, discuss the leading-edge technologies that can address the core issues, and see the latest progresses and future prospective of natural language processing and machine learning to cope with core problems.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot7134,
  title = {Machine learning and natural language processing for automating software testing (tutorial)},
  author = {Mauro Pezzè},
  booktitle = {FSE},
  year = {2022},
  doi = {10.1145/3540250.3569451}
}