将 KWIC / NLTK 的索引功能与语料库上的整个词典一起使用

如何解决将 KWIC / NLTK 的索引功能与语料库上的整个词典一起使用

我是一个无知的学生，必须使用 Python 和 Jupyter Notebook 为我的硕士论文修复 KWIC（上下文中的关键字）/一致性分析。我们不得不创建一本字典，里面有关于“数字化转型”的词。到目前为止，我们已经创建了两个文件 (.txt)，其中包含与数字化转型相关的单个和多个关键字（总共约 300 个单词）。

然而，为了验证这些与数字化转型有关，我们必须使用 pyton/jupyther notebook 进行 KWIC 分析。即：

关键字前五个字 - 关键字 - 关键字后五个字

我已经整理好了如何在我的语料库中测试单个单词（大约 50 个 .txt 文件）

import nltk
from nltk.corpus import PlaintextCorpusReader
corpus_root = r'C:\Users\Gebruiker\Dropbox\MSc Change Chris\Master Thesis\Data\Missing files\Test'
wordlists = PlaintextCorpusReader(corpus_root,'.*',encoding='latin1')
corpus_tokens = wordlists.words()

然后我可以逐字逐句地执行此过程：

from nltk.text import Text
t = Text(corpus_tokens)
t.concordance('digital transformation',lines=50)

有谁知道如何将这个函数与我的 2 个 .txt 文件中的所有关键字一起使用，并创建一个长列表，其中每个关键字都被列出了大约 50 次，最好是在 Excel 文件中？