テスト・スイートの効率的な縮小のための言語モデルベースのアプローチ

大規模なソフトウェアシステムにおいて、テスト・スイートの縮小は、テスト実行時間とリソースを削減しつつ、テストの故障検出能力を維持するために重要である。本研究では、言語モデルを活用した新しいテスト・スイート縮小アプローチ(LTM)を提案し、従来手法(ATM)と比較して、より高い故障検出率と大幅な縮小時間の短縮を実現している。