DateTime 4.3

kaggle2021-10-10 更新2024-03-08 收录

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2021-10-10

TESTGENEVAL

TESTGENEVAL是由卡内基梅隆大学和Meta AI的研究团队创建的一个大规模测试生成和测试完成基准数据集。该数据集包含68,647个测试，来自1,210个代码和测试文件对，涵盖11个维护良好的Python仓库。数据集的创建过程包括从SWEBench数据集中提取代码测试文件对，并通过覆盖率和变异分数进行评估。TESTGENEVAL主要用于评估模型在生成高质量测试套件和完成现有测试套件的能力，旨

arXiv2024-10-01 更新4390

BugsInPy

BugsInPy是一个用于研究Python程序中错误的开源数据集。它包含了多个Python项目中的真实错误，以及这些错误的修复信息。数据集旨在帮助研究人员和开发者理解和改进Python程序的测试和调试过程。

github.com1921

Codehacks

Codehacks数据集是由Simula Research Laboratory创建的，包含5578个编程问题的288617个由用户提交的‘破解’（即错误诱导测试用例），以及这些问题对应的自然语言描述和2196个可被相应破解破坏的提交源代码。该数据集旨在为软件测试和测试生成提供有价值的学习资源，特别是对于由大型语言模型合成的代码的质量评估。

arXiv2025-03-30 更新900

Methods2Test

Methods2Test是由微软雷德蒙德研究院创建的一个大规模监督数据集，包含780,944对JUnit测试和对应的方法（即焦点方法）。该数据集从GitHub上的91,385个Java开源项目中提取，旨在通过机器学习技术辅助软件开发者生成自动化的单元测试。创建过程中，设计了一系列基于软件测试最佳实践的启发式方法，以确保测试与焦点方法之间的可靠映射。数据集的应用领域主要集中在自动化测试生成，旨在解决

arXiv2022-03-24 更新2580

TestRoutes

该手动标注的数据集包含了以下开源系统的方法级测试到代码的可追溯性信息：Commons Lang、Joda-Time、JFreeChart和Gson。数据集详细记录了每个系统的版本、Git hash、类、生产方法和测试方法的数量。

github2021-06-27 更新910