一种跨模态知识图谱驱动的晶圆加工质量回溯评估方法

本发明涉及半导体制造领域，公开了一种跨模态知识图谱驱动的晶圆加工质量回溯评估方法，包括以下步骤：获取并预处理时序工艺数据与文本日志数据；采用长短期记忆网络对时序数据建模以预测缺陷概率，同时采用BERT模型从文本中提取实体与关系，分别构建工艺、缺陷与设备知识图谱；利用生成对抗网络对齐跨模态特征，融合成统一的跨模态知识图谱；基于该统一图谱，进行缺陷成因的概率回溯推理，并生成主动的工艺参数校正策略；通过自加权动态评估模型，输出综合质量评分。本发明能够实现从被动诊断到主动优化的智能闭环，显著提升了缺陷定位的精准度和效率，并提供了动态、全面的质量评估手段。