该文介绍了一种基于通用模板的自然语言生成方法，通过用户调查和分类行动性的术语，以改善反事实解释的理解和可操作性。该方法在用户评估中得到更好的反应和结果。

朝可行的反事实解释前进：一种基于分类学引导的模板化自然语言生成方法
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