本说明书实施例提供了一种检测晶圆中圆弧型划痕的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于晶圆图像中包含的多个异常管芯，确定所述晶圆图像中的至少一个异常区域，其中，异常区域是由异常管芯连接而成的区域；基于所述至少一个异常区域的宽度，从所...

本说明书实施例涉及一种生成合成数据的方法及装置，所述方法包括：获取生成合成数据所使用的至少一种目标合成素材，所述目标合成素材的种类包括，半导体制造过程中设备的传感器采集的真实数据，与半导体制造相关的数据规则和/或业务规则，以及预设的模拟...

本说明书实施例提供了一种预测产品良率的方法和装置。产品上按矩阵形式排布有M行N列的组成单元，在产品的生产过程中设置多个用于对各组成单元进行检测的检测步骤。上述方法的一具体实施方式包括：获取产品生产过程中已执行的各检测步骤的检测数据；对于...

本说明书实施例提供了一种预测晶圆良率的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标晶圆上的各管芯在不同生产阶段产生的多个检测数据，其中，每个检测数据包括检测阶段、检测类型和检测结果；对于所述目标晶圆上的各管芯，根据该管芯的多个检测数...

本说明书实施例提供了一种确定晶圆良率的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标晶圆上的各管芯在不同检测阶段产生的多个检测数据，其中，各检测数据包括检测阶段、检测类型和检测结果；获取预先训练的噪声网络模型，所述神经网络模型的输入层...

本说明书实施例涉及一种多元时序缺失值插补方法及装置，所述方法包括：获取第一数据，所述第一数据在一个或多个数据点上存在数据缺失；根据所述第一数据，确定对应的第一缺失掩码矩阵；将所述第一数据与第一缺失掩码矩阵进行拼接并编码，输入到第一图注意...

本发明提供一种利用大语言模型生成高质量问答数据的方法，包括：将目标领域的知识文本填入预设的生成模板，得到若干第一提示数据；将若干第一提示数据输入大语言模型，得到对应的第一问答对；将若干第一提示数据分别填入改写模板，得到若干改写提示数据；...

本说明书实施例涉及一种半导体检测结果的推理方法及装置，方法包括：获取第一数据集，其中包含多个半导体制造过程中产生的

本说明书实施例涉及一种大语言模型协同知识图谱的推理方法及装置，方法包括：对第一知识图谱中任意的第一三元组中的第一主语和第一宾语扩展语义信息，得到包含第一扩展主语和第一扩展宾语的第一扩展三元组；将所述第一扩展三元组输入到第一大语言模型中进...

本说明书实施例涉及一种知识图谱嵌入向量的生成方法及装置，所述方法包括：基于半导体领域的知识图谱，获取多个三元组以及每个三元组所对应的领域知识为真的概率值，所述三元组中的头节点和尾节点均为半导体生产制造领域中的实体，所述领域知识包括与晶圆...

本发明涉及一种低认知负荷的知识图谱交互展示方法及装置，所述知识图谱包括第一节点和第二节点，所述第一节点和第二节点之间具有第一数目条连接边，所述方法包括：展示所述知识图谱，在展示过程中：响应于鼠标指针的第一状态，在第一节点和第二节点之间展...

本发明涉及一种端到端的知识图谱生成方法，包括：获取半导体制造中产出的非文本形式的至少一项目标数据，各项目标数据包括数值序列或数值矩阵；根据各项目标数据各自的类型，使用对应的异常检测模型确定目标知识点，所述目标知识点包括对应目标数据中包含...

本发明涉及一种半导体领域多模态关系发现方法，包括：获取图像数据和文本数据；根据图像数据生成场景图；根据文本数据生成依存句法树；使用编码器对文本数据进行编码，得到文本数据中的实体对应的文本编码向量；根据场景图中的实体节点，生成对应的视觉语...

本发明涉及一种基于单变量时序数据生成知识点的方法，包括：获取单变量时序数据，所述时序数据为半导体制造过程中设备的传感器产生的数据；将所述时序数据中时间排序在前的目标子序列输入到预测模型中，得到预测数据；根据所述预测数据与所述时序数据中接...

本发明涉及一种晶圆缺陷数据增强方法及装置，所述方法包括：获取晶圆图数据集，所述晶圆图数据集中包含若干缺陷类型的晶圆图数据；根据所述晶圆图数据集，确定多个训练数据集，其中，任一训练数据集中包含具有相同的单一缺陷类型的晶圆图数据；对所述多个...

本发明涉及一种知识图谱动态更新的方法，包括：获取半导体领域的第一静态知识图谱；基于在所述第一静态知识图谱形成之后对某批次晶圆进行缺陷检测得到的业务数据，构建动态知识图谱；在所述动态知识图谱上进行知识推理，得到与缺陷检测相关的若干初始结论...

本发明涉及一种晶圆图缺陷的多目标检测方法，包括：获取目标晶圆图，所述目标晶圆图中包含若干缺陷；将所述目标晶圆图输入到第一特征提取模块中，得到第一特征图；将所述第一特征图输入到第二特征提取模块中，得到第二特征图；将所述第二特征图输入到第三...

本发明涉及一种基于图结构学习确定异常的方法，包括：获取多变量时序数据，所述时序数据为半导体制造过程中设备的多个传感器产生的数据；根据图结构学习模型获取所述多个传感器对应的最终嵌入向量，所述最终嵌入向量用于表征所述多个传感器之间的关联关系...

本发明涉及一种基于重构和预测联合确定异常的方法，包括：获取多变量时序数据，所述时序数据为半导体制造过程中设备的多个传感器产生的数据；将所述时序数据中对应于第一时间窗的第一目标子序列输入到重构模型中，得到对于所述第一时间窗的重构数据，所述...

本发明涉及一种基于晶圆图去噪的识别缺陷方法，包括：获取晶圆图数据，所述晶圆图数据中包含有缺陷晶圆图和无缺陷晶圆图；基于各个晶圆图上缺陷点的连通性，对所述缺陷点进行聚合，得到若干个缺陷聚簇；去除掉所述晶圆图上的噪点聚簇，所述噪点聚簇为所述...