He creado una matriz tf-idf pero ahora quiero recuperar las 2 palabras principales para cada documento. Quiero pasar la identificación del documento y debería darme las 2 palabras principales.

En este momento, tengo estos datos de muestra:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

d = {'doc1':"this is the first document",'doc2':"it is a sunny day"} ### corpus

test_v = TfidfVectorizer(min_df=1)    ### applied the model
t = test_v.fit_transform(d.values())
feature_names = test_v.get_feature_names() ### list of words/terms

>>> feature_names
['day', 'document', 'first', 'is', 'it', 'sunny', 'the', 'this']

>>> t.toarray()
array([[ 0.        ,  0.47107781,  0.47107781,  0.33517574,  0.        ,
     0.        ,  0.47107781,  0.47107781],
   [ 0.53404633,  0.        ,  0.        ,  0.37997836,  0.53404633,
     0.53404633,  0.        ,  0.        ]])

Puedo acceder a la matriz dando el número de fila, por ejemplo.

 >>> t[0,1]
   0.47107781233161794

¿Hay alguna manera de poder acceder a esta matriz por ID de documento? En mi caso 'doc1' y 'doc2'.

Gracias