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摘要：提供了用于分类半导体样本中的缺陷的分类器和方法。方法包括：接收分类为多数类别的第一组缺陷，而一些缺陷属于一个或多个少数类别且一些缺陷属于多数类别；选择属性子集并为属性定义区分项，以使第二分类器使用属性子集和区分项正确地将至少一部分缺陷分类为少数类别以及多数类别；生成训练集，所述训练集包括：多数类别的缺陷、少数类别的缺陷、以及被第二分类器分类为少数类别的额外缺陷；在训练集、子集和区分项上训练引擎，所述引擎获取对于缺陷属于多数类别的可信度；将引擎应用于被分类为多数类别的第二组缺陷，以获得对于将每个缺陷分类为多数类别的可信度；以及输出具有低可信度的缺陷为属于一个或多个少数类别。

主权项：1.一种用于将半导体样本中的缺陷分类为多个类别的系统，所述系统包括处理器和存储器电路系统PMC，所述处理器和存储器电路系统PMC经配置为：接收由第一分类器分类为多数类别的多个缺陷，其中所述多个缺陷中的一个或多个缺陷属于指示所述一个或多个缺陷的基础事实的一个或多个少数类别，并且所述多个缺陷中的至少一部分缺陷属于指示所述至少一部分缺陷的基础事实的所述多数类别，并且其中所述多个缺陷中的每个缺陷由多个属性表征，每个属性具有各自的值；选择所述多个属性的子集，并为所述子集的每个属性定义区分项，以使配置为根据所述子集和针对每个相应属性的所述区分项对缺陷进行分类的第二分类器正确地将所述多个缺陷中至少预定份额的缺陷分类为所述一个或多个少数类别和所述多数类别；生成临时训练集，所述临时训练集包括：被正确地分类为所述多数类别的所述多个缺陷中的至少一部分缺陷、属于所述少数类别但被错误地分类为所述多数类别的所述多个缺陷中的至少一部分缺陷、以及额外缺陷，所述额外缺陷具有针对属性的所述子集的值以使所述第二分类器将所述额外缺陷分类为所述少数类别；训练引擎，所述引擎经配置以获取对于由属性的所述子集的第一值所表征的缺陷属于所述多数类别的可信度，其中对所述临时训练集、属性的所述子集和针对所述子集的每个属性的所述区分项执行训练；将所述引擎应用于被分类为所述多数类别的第二多个缺陷中的每个给定缺陷，以获取对于将所述给定缺陷分类为所述多数类别的可信度；以及从所述第二多个缺陷输出具有比预定阈值要低的可信度的缺陷，所述缺陷从而被认定为被错误地分类为所述多数类别但具有较高概率属于所述一个或多个少数类别。

权利要求：

百度查询： 应用材料以色列公司 分类半导体样本中的缺陷