弥合差距：通过可控状态转移对齐语言模型生成与结构化信息抽取

基于摘要分析。本文研究 LLM 生成与结构化信息抽取在任务类型、输出格式和建模粒度上的差距，提出以可控状态转移描述语言模型生成过程，并引入 Structure2Text decider，使生成过程适应抽取目标与结构要求。主要研究对象是自然语言结构化信息抽取，并非 EEG 信号建模或 BCI 解码。 机制方面，可控状态转移用于对齐生成与抽取过程，约束输出结构的完整性；Structure2Text decider 将结构化输出转换为自然语言并作出状态决策，帮助语言模型理解细粒度抽取信息、聚焦任务相关的核心信息。作者将缓解幻觉和错误内容生成列为该机制的作用，但摘要未给出状态定义、转移约束、决策器实现、训练目标或推理流程，尚不能判断这些约束的具体执行方式。 作者报告，在多种信息抽取任务上开展了实验和详细分析，方法取得显著性能改善，并保证输出结构完整、便于解析。摘要未提供任务名称、数据集、模型规模、数据划分、对照基线、评价指标及具体数值，因此无法量化改善，也无法区分结构合法性提升与内容抽取准确性提升的贡献。实验协议、消融及统计信息尚未验证。 复现前应核对状态转移与 Structure2Text decider 的接口、训练及推理依赖，以及结构完整性和内容正确性的独立评估方式；代码与模型可用性尚未验证。现有材料未建立其机制与 EEG/BCI 瓶颈的具体对应关系，不据此推导神经信号解码收益；已有 EEG 相关工作尚未检索确认。