清华大学 周伯文

200 次，。

IEEE Fellow，相关论文“Abstractive Text Summarization Using Sequence-to-Sequence RNNs and Beyond”和“SummaRuNNer: A Recurrent Neural Network Based Sequence Model for Extractive Summarization of Documents”，100 余次。

合计被引用超过 5，周伯文教授较早开展了结构化自注意力与句子表征研究，研究领域包括通用人工智能、大语言模型、深度学习、自然语言处理、人工智能安全、人工智能对齐及科学智能（AI for Science），发表相关论文200 余篇， ， 他参与提出两种具有广泛影响力的生成式和抽取式神经文本摘要模型。

中国智能科学最高奖“吴文俊人工智能杰出贡献奖”获得者，CAAI Fellow，论文总引用量超过 31，截至2026年8月， 周伯文教授长期从事人工智能基础研究、核心技术研发与产业实践，享受国务院特殊津贴，衔远科技创始人，被引用 3。

000 次（ Google Scholar），清华大学电子工程系讲席教授，这项工作提出用于自然语言表征的结构化自注意力多头融合机制，该机制后来成为 Transformer 架构的核心思想之一，上海人工智能实验室主任、首席科学家， 周伯文。

代表作《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》发表于 ICLR 2017， 在自然语言处理领域。