Інтелектуальна система автоматизованого синтезу тестів із використанням технологій обробки природної мови
Автор: Чуприна Анатолій Анатолійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Актуальність роботи полягає в підвищенні ефективності процесів підготовки та проведення автоматизованого тестування за рахунок застосування штучного інтелекту та обробки природної мови для автоматизованого створення тестів, яке усуває бар’єр технічної складності, роблячи якісне та швидке тестування мобільних застосунків доступним ширшому колу фахівців і, таким чином, сприяє підвищенню надійності сучасних цифрових продуктів. Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого тестування мобільних застосунків. Предметом дослідження є інтелектуальна система синтезу тестів для мобільних застосунків із використанням та обробки природної мови. Мета дослідження – підвищення ефективності процесів тестування шляхом розроблення інтелектуальної системи автоматизованого синтезу тестів для мобільних застосунків із застосуванням обробки природної мови, що дозволить спростити процес тестування та зробити його доступним для фахівців без глибоких технічних знань. Структура роботи. Дана магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі виконано огляд сучасних підходів і інструментів автоматизації тестування мобільних застосунків, розглянуто принципи побудови Page Object-моделей, проблеми підтримки локаторів та використання обробки природної мови. У другому розділі сформульовано постановку задачі, обґрунтовано вибір методів представлення інтерфейсу, а також розроблено концептуальну модель системи. У третьому розділі представлено архітектуру програмного забезпечення, описано основні модулі, схеми їх взаємодії, реалізацію механізму self-healing, генерації тестових артефактів та обробки природномовних команд. У четвертому розділі наведено результати експериментальних досліджень, оцінено продуктивність і точність роботи системи, проаналізовано ефективність самовідновлення локаторів, проведено порівняння з альтернативними підходами. Методи та інструменти дослідження. У роботі використано методи структурного аналізу XML-документів, алгоритми класифікації та ранжування елементів інтерфейсу, моделі обробки природної мови (Large Language Models), інструменти автоматизації тестування Appium та UIAutomator2/XCUITest, а також бібліотеки Java для генерації коду та обробки YAML-структур. Для експериментальної перевірки застосовано підходи продуктивного тестування, аналізу стабільності, точності локаторів та оцінювання ефективності self-healing. Результати та практичне значення. У роботі розроблено архітектуру інтелектуальної системи автоматизованого синтезу тестів, створено прототип підсистеми автоматичного генерування Page Object-класів та реалізовано механізм самовідновлення локаторів. Сформовано дослідницький модуль природномовної взаємодії користувача із застосуванням LLM. Експериментально підтверджено ефективність системи: автоматизована генерація дозволяє скоротити час розробки в десятки разів, а self-healing забезпечує високу стабільність автотестів у разі змін інтерфейсу. Отримані результати можливо використати для підвищення надійності та швидкодії процесів мобільної автоматизації у промислових проєктах. Повний обсяг роботи складає 113 сторінок, в тому числі 91 сторінка основного тексту, 20 рисунків і 10 таблиць. Список використаних джерел налічує 30 найменувань. Ключові слова: автоматизоване тестування, синтез тестів, Page Object, локатори, self-healing, мобільні застосунки, обробка природної мови, Appium.