一种基于单变量时序数据生成知识点的方法技术

本发明专利技术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续所述目标子序列的实测数据，确定与所述设备传感器相关的异常类型；根据所述异常类型、所述时序数据的类别、所述设备的设备编号和所述设备正在加工的晶圆的编号，确定对应的知识点，所述知识点用于生成或更新半导体领域的知识图谱。识点用于生成或更新半导体领域的知识图谱。识点用于生成或更新半导体领域的知识图谱。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单变量时序数据生成知识点的方法


[0001]本专利技术涉及半导体制造领域，尤其涉及一种基于单变量时序数据生成知识点的方法。

技术介绍

[0002]在半导体制造过程中产生了各种数据，从数据来源主要分为两大类，一类是来自各种设备的数据，例如设备运行状态、设备参数、设备手册、运行日志等；另一类是来自生产的芯片的测试数据，例如芯片的电器特性、芯片缺陷等。在目前的生产过程中，往往只对一小部分数据进行了分析以用于指导生产，大部分数据并没有被充分利用。
[0003]在知识图谱的生成方式中，常规的方式为通过开放域的文本文档，通过自然语言处理NLP的方式提取出节点以及节点之间的因果/顺承等关系来构建知识，随后生成相应的知识图谱。但是，由于半导体制造中的存在大量的非文本数据，例如由故障检测与分类系统FDC处理之后的单变量时序数据，如果采用常规的知识图谱的生成方式，就需要首先通过语言生成模型将数据生成为事件描述文本，之后再将事件描述文本中的知识抽取出来，以此构建知识图谱。对于数据的处理存在语言生成以及解构的过程，较为繁琐与低效。<br/>
技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一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续所述目标子序列的实测数据，确定与所述设备传感器相关的异常类型；根据所述异常类型、所述时序数据的类别、所述设备的设备编号和所述设备正在加工的晶圆的编号，确定对应的知识点，所述知识点用于生成或更新半导体领域的知识图谱。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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经由故障检测与分类系统FDC处理之后得到的数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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，包括：将所述目标子序列切分为若干尺寸相同片段；将所述若干片段按照时间顺序使用变分自编码器VAE的编码器依次进行编码，得到隐空间变量序列；使用门控循环单元GRU模型提取所述隐空间变量序列的时间信息；将所述隐空间变量序列和所述时间信息输入到变分自编码器VAE的解码器进行解码，得到预测数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器产生的数据的类型至少包括：温度、湿度、电压、电流、压强。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常类型至少包括：过低、过高、持续降低、持续升高、波动。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测数据与所述时序数据中接续所述目标子序列的实测数据，...

【专利技术属性】
技术研发人员：文成武，夏敏，易丛文，
申请(专利权)人：深圳智现未来工业软件有限公司，
类型：发明
国别省市：