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001     1010169
005     20250523092050.0
024 7 _ |2 HBZ
|a HT031043873
024 7 _ |2 Laufende Nummer
|a 44264
024 7 _ |2 datacite_doi
|a 10.18154/RWTH-2025-03901
037 _ _ |a RWTH-2025-03901
041 _ _ |a English
082 _ _ |a 004
100 1 _ |0 P:(DE-588)1364757923
|a Kugler, Alexander
|b 0
|u rwth
245 _ _ |a Test case generation from natural language requirements for embedded systems with semantic role labeling
|c vorgelegt von M. Sc. RWTH Alexander Kugler
|h online
246 _ 3 |a Generierung von Testfällen aus natürlichsprachlichen Anforderungen für eingebettete Systeme mittels Semantic Role Labeling
|y German
260 _ _ |a Aachen
|b RWTH Aachen University, Department of Computer Science
|c 2025
300 _ _ |a 1 Online-Ressource : Illustrationen
336 7 _ |0 2
|2 EndNote
|a Thesis
336 7 _ |0 PUB:(DE-HGF)11
|2 PUB:(DE-HGF)
|a Dissertation / PhD Thesis
|b phd
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|a Output Types/Dissertation
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|a DISSERTATION
490 0 _ |a Aachener Informatik-Berichte
|v 2025,04
500 _ _ |a Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
502 _ _ |a Dissertation, RWTH Aachen University, 2025
|b Dissertation
|c RWTH Aachen University
|d 2025
|g Fak01
|o 2025-01-07
520 3 _ |a Die in dieser Dissertation vorgestellte Arbeit untersucht den Einsatz von ”Semantic Role Labeling (SRL)” zur Generierung von Testfällen aus natürlichsprachlichen Anforderungen für eingebettete Systeme. Der Ansatz, der als ”Test Generation with Semantic Role Labeling (TG-SRL)” bezeichnet wird, besteht aus fünf Phasen und kombiniert maschinelles Lernen mit einem regelbasierten Ansatz. Die mittels SRL extrahierten Informationen werden zunächst zu logischen Ausdrücken aggregiert, bevor sie in Formeln der Prädikatenlogik erster Ordnung (FOL) übersetzt werden. Die Generierung von Testfällen erfolgt durch die Lösung von Erfüllbarkeits-Modulo-Theorie (SMT) Instanzen. Durch die Modifikation der SMT-Instanzen gemäß definierten Taktiken wird eine Testsuite erzeugt. Die Dissertation schließt mit einer Evaluierung von TG-SRL mittels einer auf Mutanten basierenden Stärkeanalyse und einem Vergleich mit dem Ansatz Nat2 Test von Carvalhoet al. ab. TG-SRL zeigt eine vorteilhafte Performance und liefert wertvolle Einblicke in den Einsatz von Methoden des Natural Language Processing (NLP), insbesondere von SRL, im Bereich der Testfallgenerierung. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden und Konzepte wurden in einem öffentlich zugänglichen Forschungsframework implementiert.
|l ger
520 _ _ |a The work presented in this thesis explores the application of Semantic Role Labeling(SRL) for the generation of test cases from natural language requirements for embedded systems. The approach, labelled Test Generation with Semantic Role Labeling (TG-SRL), is composed of five stages and combines machine learning with a rule-based approach. Information extracted via Semantic Role Labeling (SRL) is initially aggregated into logical expressions before being translated into First-Order Logic (FOL) formulae. Test case generation is achieved using Satisfiability Modulo Theory (SMT) solving. By modifying the SMT instance according to defined tactics, a test suite is generated.The thesis concludes with an evaluation of TG-SRL using a mutant-based strength analysis, and a comparison with the Nat2Test approach from Carvalho et al. TG-SRL performs favorably and provides valuable insights into employing Natural Language Processing (NLP) methods, and in particular SRL, in the field of test case generation. The methods and concepts presented in this thesis have been implemented in a publicly available research framework.
|l eng
588 _ _ |a Dataset connected to Lobid/HBZ
591 _ _ |a Germany
653 _ 7 |a Natural Language Processing
653 _ 7 |a SMT Solving
653 _ 7 |a Semantic Role Labeling
653 _ 7 |a embedded systems
653 _ 7 |a test case generation
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|a Kowalewski, Stefan
|b 1
|e Thesis advisor
|u rwth
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|a Rumpe, Bernhard
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|l Lehrstuhl für Embedded Software (Informatik 11)
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Marc 21