一种模拟电路网表人机协同标注系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种模拟电路网表人机协同标注系统及方法，该模拟电路网表人机协同标注系统包括：网表输入模块、网表自动标注模块、网表标注判断模块、网表人工标注模块和结果展示模块，网表输入模块用于对输入的网表数据进行基础的预处理；网表自动标注模块用于将处理过的数据输入BERT模型生成标注与标注的置信度；网表标注判断模块根据标注模块生成标签的概率进行置信度判断，判断是否需要人工标注的参与；网表人工标注模块将需要人工标注的网表输出进行人工标注；结果展示模块对自动标注结果进行展示。本发明专利技术提供了一种模拟电路网表人机协同标注系统及方法，通过BERT模型对网表进行标注，减少人工成本，以及提升效率。以及提升效率。以及提升效率。

【技术实现步骤摘要】
一种模拟电路网表人机协同标注系统及方法


[0001]本专利技术涉及模拟电路标注
，具体涉及了一种模拟电路网表人机协同标注系统及方法。

技术介绍

[0002]新一代人工智能为各行各业实现数字化智能化升级转型和跨跃性发展提供了可行路径。电子设计自动化(Electronic Design Automation，EDA)技术作为集成电路设计的基础工具，被誉为“芯片产业皇冠上的明珠”，由于数字集成电路设计中的约束相对简单，其后端设计已实现了高度自动化。而模拟集成电路网表设计的自动化程度远低于数字集成电路，由于模拟集成电路中的约束复杂性、电路结构的结构多样性等多种问题，造成模拟集成电路目前大多数仍为手工设计，缺乏自动化辅助设计的网表工作将变得费时费力且易于出错，延长了网表交付的周期，使得模拟电路的设计成为芯片研发瓶颈。
[0003]随着芯片产业与人工智能技术的不断发展，从业人员与学者开始着眼于利用人工智能技术解决模拟芯片设计中的种种问题，然而深度学习应用的基础是需要大量含网表标注的数据。但复杂的电路网表需要专业技术人员花费大量时间进行标注，这本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模拟电路网表人机协同标注系统，其特征在于，所述模拟电路网表人机协同标注系统包括：网表输入模块、网表自动标注模块、网表标注判断模块、网表人工标注模块和结果展示模块，其中：所述网表输入模块用于对输入的网表数据进行基础的预处理，将处理后的数据传输至网表自动标注模块；所述网表自动标注模块用于将处理过的数据输入BERT模型生成标注与标注的置信度，所述网表自动标注模块将生成的标注、置信度与输入的网表数据传输至网表标注判断模块；所述网表标注判断模块根据标注模块生成标签的概率进行置信度判断，判断是否需要人工标注的参与；所述网表人工标注模块将需要人工标注的网表输出进行人工标注；所述结果展示模块对自动标注结果进行展示。2.根据权利要求1所述的模拟电路网表人机协同标注系统，其特征在于，所述网表输入模块的第一输入输出端与网表自动标注模块的第一输入输出端电性连接，所述网表自动标注模块的第二输入输出端与所述网表标注判断模块的第一输入输出端电性连接，所述网表标注判断模块的第二输入输出端与所述网表人工标注模块的第一输入输出端电性连接，所述网表标注判断模块的第三输入输出端与所述结果展示模块的输入输出端电性连接，所述网表输入模块的第二输入输出端与所述网表人工标注模块的第二输入输出端电性连接。3.根据权利要求1所述的模拟电路网表人机协同标注系统，其特征在于，所述网表自动标注模块的主体是采用BERT模型，所述网表自动标注模块利用BERT模型对多条网表数据进行多级分类，首先使用公开数据集训练BERT模型，再以迁移学习的方式使用在公开数据集训练过的参数，初始化BERT模型，在小规模含标注的网表数据集上进行再训练，得到初步训练的BERT模型；通过将含标注的网表数据与不含标注的网表数据相混合，输入至BERT模型，当计算含标注数据时更新模型参数；当计算不含标注数据时，不更新模型参数，将网表自动标注模块所生成的标注作为不含标注数据的伪标签，与含标注数据混合使用训练BERT模型。4.根据权利要求3所述的模拟电路网表人机协同标注系统，其特征在于，所述BERT模型使用了Transformer的Encoder模块结构，所述BERT模型通过多层Encoder模块的堆叠完成了模型的构建。5.根据权利要求4所述的模拟电路网表人机协同标注系统，其特征在于，所述BERT模型第一层前有Word encoding和posit...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雨禾，胡建国，吴劲，王德明，丁颜玉，段志奎，秦军瑞，
申请(专利权)人：广州搏创信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：