上海科技大学信息科学与技术学院 屠可伟组 教师学术关系网络报告 · 总览索引
报告生成时间： 2026年8月20日
覆盖范围： 上海科技大学信息科学与技术学院（SIST）屠可伟教授独立PI课题组。该组为屠可伟教授单独领导的自然语言处理课题组，无并列同组教师；本系列报告聚焦屠可伟本人及其学生与合作者网络。
数据方法： 以上科大信息学院官方教师页面（faculty.sist.shanghaitech.edu.cn/faculty/tukw/）、上科大官网新闻、屠可伟个人主页、KMS成果库为核心数据源，交叉 DBLP、Google Scholar、ACL Anthology、arXiv 等学术数据库核实论文与学生合作网络，并结合上科大2023年官方人物专访确认学生培养规模与整体去向。报告重点覆盖学生培养与去向追溯、学术合作网络、业界合作关系深度分析三大板块。
一、屠可伟组教师一览
| 姓名 | 职位 | 类别 | 报告文件 |
|---|---|---|---|
| 屠可伟 | 正教授（Tenured）、信息学院副院长 | 课题组PI（唯一教师） | shanghaitech_tukewei_network.md |
需要说明的是，上科大信息学院AI方向约有16名独立PI，各自领导独立课题组（如孙露、汪婧雅、王浩等），彼此为并列PI关系而非同一课题组。屠可伟组是其中专注于自然语言处理与机器学习的课题组，组内教师仅屠可伟一人，规模以研究生为主（截至2023年：在读12人含6博6硕，已毕业14人含5博9硕）。因此本组报告与其它"多教师实验室"不同，仅产出屠可伟一份教师报告，但同样按规范深入展开其学生培养、合作者网络与产业关系分析。
二、屠可伟其人其组
屠可伟是上科大信息学院自然语言处理方向的建组PI，上海交通大学计算机系学士（2002）、硕士（2005），美国爱荷华州立大学计算机科学博士（2012），2012-2014年在加州大学洛杉矶分校（UCLA）统计系与计算机系从事博士后研究，2014年2月加入上科大，现为信息学院正教授（Tenured）与副院长。其研究主线独特：长期坚持将符号化语言结构（句法、依存、成分）与概率/神经方法相结合，近年来探索用语言结构视角改进、创新与解释Transformer及大语言模型，代表工作包括GiLT、结构化Transformer语言模型、Tree-Structured非自回归解码等。他获ACL 2023杰出论文奖、SemEval 2022与2023连续两届最佳系统论文奖，并担任ACL Rolling Review执行编辑（Action Editor）及多个顶会资深领域主席，合著教材《动手学自然语言处理》（人民邮电出版社，2024）。
三、组网络结构的整体观察
屠可伟组的网络呈现出几个鲜明特征。
第一是"单PI精品店"的实验室形态。与哈工大SCIR、复旦NLP等多教师大组不同，该组以屠可伟一人为教师核心，团队规模小而精（在读约12人），研究主线高度聚焦于"语言结构增强的神经方法"这一独特赛道，是国内少数坚守结构化NLP路线的课题组，体现出上科大"小而精"的PI制办学理念。
第二是"高端出口"的学生培养口碑。截至2023年已毕业14名学生中，出国深造去向包括MIT、马里兰大学、爱丁堡大学等名校博士及南加州大学、新加坡国立大学博后，国内就业覆盖阿里达摩院（阿里星计划两人）、腾讯、百度、网易、米哈游、乐言、小马智行、北京BIGAI/通研院、国防科大等，"名校博士+头部企业"双高去向比例在国内同规模组中突出。
第三是"校企深度共建"的产学研模式。与阿里巴巴达摩院的合作最为显著，联合发表多篇顶会论文并共建AdaSeq等信息抽取开源项目（SeqGPT等），蚂蚁集团在结构化语言模型方向亦有持续合作，形成了"以联合开源项目为载体"的产学研合作范式。
第四是"校内PI协同"的跨组生态。屠可伟与上科大信息学院及视觉与数据智能中心（VIDI）其他AI方向PI保持校内协作，并通过《动手学自然语言处理》教材（合著者含王新宇、曲彦儒、俞勇）等辐射教学影响力，其学术网络兼具国际（UCLA、爱荷华州立渊源）与国内（上科大、阿里达摩院）双线特征。
数据来源与说明
报告数据主要来源于上科大信息学院官方教师页面、上科大官网新闻与人物专访、屠可伟个人主页、上科大KMS成果库、DBLP、Google Scholar、ACL Anthology、arXiv等。屠可伟的博士导师与UCLA博士后合作导师在公开主页未明确标注，已标注"（待核实）"；部分在读学生的具体毕业年份与最终去向无法逐一核实，整体规模数据来自2023年上科大官方专访，请以学者本人或学校官方发布为准。