Institutsseminar/2022-05-06

Termin (Alle Termine)
	Datum	Freitag, 6. Mai 2022
	Uhrzeit	11:30 – 12:45 Uhr (Dauer: 75 min)
	Ort	Raum 348 (Gebäude 50.34)
	Webkonferenz	https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft Teams
	Vorheriger Termin	Fr 29. April 2022
	Nächster Termin	Do 12. Mai 2022

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Vorträge

Vortragende(r)	Patrick Deubel
Titel	Investigating Variational Autoencoders and Mixture Density Recurrent Neural Networks for Code Coverage Maximization
Vortragstyp	Masterarbeit
Betreuer(in)	Daniel Zimmermann
Vortragssprache
Vortragsmodus	online
Kurzfassung	Graphical User Interfaces (GUIs) are a common interface to control software. Testing the graphical elements of GUIs is time-consuming for a human tester because it requires interacting with each element, in each possible state that the GUI can be in. Instead, automated approaches are desired, but they often require many interactions with the software to improve their method. For computationally-intensive tasks, this can become infeasible. In this thesis, I investigate the usage of a reinforcement learning (RL) framework for the task of automatically maximizing the code coverage of desktop GUI software using mouse clicks. The framework leverages two neural networks to construct a simulation of the software. An additional third neural network controls the software and is trained on the simulation. This avoids the possibly costly interactions with the actual software. Further, to evaluate the approach, I developed a desktop GUI software on which the trained networks try to maximize the code coverage. The results show that the approach achieves a higher coverage compared to a random tester when considering a limited amount of interactions. However, for longer interaction sequences, it stagnates, while the random tester increases the coverage further, and surpasses the investigated approach. Still, in comparison, both do not reach a high coverage percentage. Only random testers, that use a list of clickable widgets for the interaction selection, achieved values of over 90% in my evaluation.

Vortragende(r)	Daniel Jungkind
Titel	Wissensanreicherung von Begriffen im Quelltext
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Tobias Hey
Vortragssprache
Vortragsmodus	in Präsenz
Kurzfassung	Anforderungsrückverfolgung spielt im Bereich der Softwarewartung eine große Rolle. Worteinbettungsbasierte Verfahren zur Anforderungsrückverfolgung nutzen Wörter, die in Anforderungen und Quelltext vorkommen, um Rückverfolgbarkeitsverbindungen herzustellen. Semantisch äquivalente aber sprachlich unterschiedliche Formulierungen können dies erschweren. Wissen über derartige semantische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Begriffen kann helfen, die Rückverfolgbarkeit zu verbessern. Diese Arbeit hat zum Ziel, in Quelltext vorkommende natürlichsprachliche Begriffe mit Wissen in Form von semantisch verwandten Begriffen anzureichern, um worteinbettungsbasierte Anforderungsrückverfolgung zu verbessern. Hierzu werden zunächst DBpedia-Artikel bestimmt, welche den Bedeutungen der Begriffe im Quelltext entsprechen. Daraufhin werden die Verbindungen dieser DBpedia-Artikel zu weiteren Artikeln dazu genutzt, um Begriffe zu identifizieren, die das gemeinsame Thema der Eingabe beschreiben. Hierzu werden Kategorien- und Oberbegriffsbeziehungen genutzt, um einen DBpedia-Subgraphen aufzubauen und in diesem Zusammenhangskomponenten zu identifizieren. Zentrale Knoten in diesen Zusammenhangskomponenten liefern dabei Kandidaten für die Themenbeschriftung. Durch das Hinzufügen dieser Themenbeschriftungen konnten auf den Datensätzen eTour und eAnci Verbesserungen der F1-Werte von bis zu +9.4 % für das Bestimmen von Rückverfolgbarkeitsverbindungen erzielt werden. Dabei lagen die Verbesserungen der Präzisionswerte zwischen +1.5 % und +11.5 %.

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Hinweise

Beide Vorträge finden nacheinander statt, erst die MA von Patrick Deubel rein online über MS Teams und anschließend die MA von Daniel Jungkind im hybriden Format.