【摘 要】
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AI芯片设计在神经网络和集成电路领域具有重要地位和作用,吸引了大量研究人员的注意力。目前,每月新增的AI芯片文献超过千篇,且AI芯片设计还需要掌握大量数字集成电路设计知识和神经网络知识,给研究人员带来了沉重负担。采用计算机处理海量文献,从中自动提取并使用AI芯片设计相关信息与知识,可有效减轻设计人员的负担。实体识别和链接预测分别是实现自动信息抽取与知识重用的关键技术,在公共领域已得到广泛应用,但在
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AI芯片设计在神经网络和集成电路领域具有重要地位和作用,吸引了大量研究人员的注意力。目前,每月新增的AI芯片文献超过千篇,且AI芯片设计还需要掌握大量数字集成电路设计知识和神经网络知识,给研究人员带来了沉重负担。采用计算机处理海量文献,从中自动提取并使用AI芯片设计相关信息与知识,可有效减轻设计人员的负担。实体识别和链接预测分别是实现自动信息抽取与知识重用的关键技术,在公共领域已得到广泛应用,但在面向AI芯片领域时,还存在以下问题:第一,该领域实体更复杂:缺乏明显特征,且存在大量嵌套,给现有模型带来了识别困难,并加重了实体边界模糊化问题;第二,现有模型普遍针对封闭世界建模,且忽略了知识的内在约束和信息交互,难以捕获深层内在关联,限制了链接预测性能。针对这些问题,本文提出了新的方法和模型,并创建了相关数据集,在此基础上开展了AI芯片领域的自动信息抽取与知识重用研究。具体工作如下:1、创建了AI芯片文献的实体识别数据集,并提出了基于门控交互注意力与概率矩阵编码的实体识别模型,有效缓解了问题一。模型采用实体类别的关键词序列作为先验知识,利用类型嵌入捕获同类实体的公共潜在特征,并通过提出的门控交互注意力机制将先验知识、类型特征与上下文相结合来辅助识别。同时采用提出的概率矩阵编码增强对嵌套实体边界的精准检测。在AI芯片领域实体识别中取得了70.9%的F1值,高于其他先进模型5.9～9.1个百分点。2、创建了AI芯片知识的开放世界链接预测数据集,并提出了基于类别约束与双阶混合注意力的开放世界链接预测模型,有效缓解了问题二。模型使用文本描述进行知识三元组的表征。通过类别约束表征将三元组类别信息转化为特征向量,用于规范训练与推理。同时采用双阶混合注意力机制对三元组内部信息进行充分的语义交互,以捕获深层的知识内在关联。在AI芯片领域的链接预测中实现了0.34的MRR值,超越其他先进模型3～12个百分点。知识重用案例显示,模型预测的方法在设计人员中一致通过,并在相关研究中得到了证实。
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