我正在執行主題建模并使用函數來獲取主題模型中的頂級關鍵字，如下所示。def getTopKWords(self, K):    results  = []    """    returns top K discriminative words for topic t    ie words v for which p(v|t) is maximum    """    index = []    key_terms = []    pseudocounts = np.copy(self.n_vt)    normalizer = np.sum(pseudocounts, (0))    pseudocounts /= normalizer[np.newaxis, :]    for t in range(self.numTopics):        topWordIndices = pseudocounts[:, t].argsort()[-1:-(K+1):-1]        vocab = self.vectorizer.get_feature_names()        print (t, [vocab[i] for i in topWordIndices])   ## Code for storing the values in a single list   return results上面的函數給了我如圖所示的代碼0 ['computer', 'laptop', 'mac', 'use', 'bought', 'like', 'warranty', 'screen', 'way', 'just']1 ['laptop', 'computer', 'use', 'just', 'like', 'time', 'great', 'windows', 'macbook', 'months']2 ['computer', 'great', 'laptop', 'mac', 'buy', 'just', 'macbook', 'use', 'pro', 'windows']3 ['laptop', 'computer', 'great', 'time', 'battery', 'use', 'apple', 'love', 'just', 'work']它是循環運行 4 次并打印索引和每個詞匯中的所有關鍵字的結果?，F在，我想從返回以下輸出的函數中返回一個列表。return   [keyword1, keyword2, keyword3, keyword4]其中，keyword1/2/3/4 是在輸出中索引為 0、1、2、3 的詞匯表中出現次數最多的單詞。