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测试驱动的开发(TDD)是一种广泛的软件开发实践,在编写实际代码之前,根据文本描述授权基于文本描述编写测试用例。虽然编写测试案例是TDD的核心,但它耗时,耗资且经常被开发人员避开。最近研究了与TDD相关的这些问题,最近已经研究了自动化测试案例生成方法。这样的方法将源代码作为输入,而不是文本描述。因此,现有工作并不完全支持TRUE TDD,因为需要实际代码来生成测试用例。此外,当前基于深度学习的测试案例生成方法接受一个学习目标的培训,即生成与地面真实测试案例完全匹配的测试用例。但是,这种方法可能会限制模型生成不同且正确测试用例的能力。在本文中,我们介绍了P Y T Ester,这是一种文本到测试的生成方法,可以自动生成句法正确,可执行,完整和e ff efffective测试用例,同时与给定的文本描述对齐。我们在公共应用程序基准数据集上评估了p y t酯,结果表明,我们的深度RL方法使小语言模型P Y t ester均超过了更大的语言模型,例如GPT3.5,StarCoder和Invoder。我们的发现表明,未来的研究可以考虑通过将SE域知识整合到强化学习体系结构的设计中来改善大于大的LMS,以提高资源。

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