arXiv:2610.31681v1 Announce Type: new Abstract: Structured generation is typically formulated as a deterministic mapping from input to a single structured output. This assumption is fundamentally misaligned with natural language, which often admits multiple structurally distinct yet semantically valid interpretations. As a result, existing methods rely on single-reference supervision that collapses ambiguity into one prediction, leading to unstable and inconsistent outputs under underspecified inputs. We reformulate structured generation as an \textit{ambiguity-aware inference problem}, where
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月27日 · 原文日期：2026年10月26日
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人工核验：尚无核验记录
