Python 导出具有独立含义的ngrams，以提供给可视化部分

通过一些客户评论，我在语料库中得出了重要的主题[成本、副作用、生效时间]。 现在，对于每个主题，我想用以下方式进行情绪分析： 推导出n个与主题相关的独立意义的语法。例如，如您所见，图片中有3个主题。在“生效时间”这一主题中，“一段时间”或“不立即”等短语是相关的

我在Python中所做的：对于每个主题，我手动将语料库划分为两个层次

用和主题相关的词造句

没有与主题相关单词的句子

然后，我计算了每个单词的过度索引，希望我们想要在句子中过度索引的单词。（例如，[“它”，0.001][“是”，0.001]，“不是”，0.002]，“立即的”，0.042]，“但是”，0.002]，“它”，0.001]，“做”，0.002]，“工作”，0.002]） 但这不起作用，因为其他一些与主题无关的词有很高的索引过度值

有没有其他方法可以导出与主题相关的n-gram？ 我的最终目标是制作如下内容：

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它似乎类似于搭配（），只是你要找的是ngram而不是一般的bigrams。也许可以尝试修改该页面上的方法，在该页面中查找出现频率高于偶然性的序列。它似乎类似于搭配（），但您要查找的是ngram而不是一般的bigram。也许可以尝试修改该页面上的方法，在该页面中，您查找的序列比偶然出现的序列更频繁