SVDによる次元削減後の変数名の出力

Question

実行したいこと

TF-IDFでテキストに含まれる単語の重要度を算出した後、SVDを用いて次元削減を行いました。
しかし、データフレームに出力しようとすると、どの単語が次元削減後に残っているのか1行目に変数名として出力できません。なので、どの単語が次元削減後に残っているのか変数名として出力させる方法がわかる方、ご教授願います。
以下にコードを載せておきます。

for i in ['description2']:
    print (i)
    tfidf_vec2 = TfidfVectorizer(analyzer='word',ngram_range=(1,2))
    y = tfidf_vec2.fit_transform(df[i].values.tolist())
    
text_svd = TruncatedSVD(n_components=n_comp, algorithm='arpack',random_state=9999)
df_svd = pd.DataFrame(text_svd.fit_transform(x))
df_svd.head()

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	...	30	31	32	33	34	35	36	37	38	39
0	-7.501194e-19	-5.083681e-19	9.256121e-19	-9.811705e-19	-1.321589e-18	1.057663e-18	-3.449086e-19	4.886214e-19	6.208254e-19	-8.992375e-20	...	5.832382e-19	-8.624896e-19	3.031554e-18	3.108539e-19	6.263407e-19	6.603455e-19	1.085247e-18	4.090040e-19	1.496029e-19	-1.805121e-18
1	2.346153e-09	4.267013e-03	2.779447e-01	4.229857e-16	-9.296342e-04	-8.135699e-17	-2.331004e-06	5.270119e-06	4.421652e-06	1.176099e-17	...	3.130004e-01	-2.671972e-04	-5.242327e-16	-1.175265e-02	-7.096408e-16	-1.203920e-17	7.929157e-06	-8.166032e-08	-1.447494e-16	4.615199e-17
2	6.696090e-19	4.720389e-19	-7.611032e-19	1.091989e-18	1.069477e-18	-9.744506e-19	2.907909e-19	-4.600069e-19	-6.146886e-19	3.387167e-19	...	-6.176979e-19	7.161840e-19	-2.602259e-18	-3.796497e-19	-5.145963e-19	-6.148210e-19	-8.777409e-19	-4.519834e-19	-1.234023e-19	1.536307e-18
3	2.995120e-19	2.087760e-17	-8.396638e-18	-1.235932e-17	3.404933e-17	8.440509e-18	6.103069e-18	4.369044e-17	7.992710e-18	-5.289932e-18	...	4.392430e-18	1.960763e-17	-1.096823e-17	-4.950404e-18	-4.854007e-18	2.160676e-18	9.344892e-19	1.026864e-17	-1.137194e-17	-1.883769e-17
4	1.721094e-18	1.073870e-18	-1.928538e-18	2.353051e-18	2.504178e-18	-2.702419e-18	5.576733e-19	-9.236454e-19	-1.249903e-18	5.142890e-19	...	-1.483040e-18	1.904206e-18	-6.894953e-

Answer 1

SVDによって文書-単語行列を次元削減した場合、次元削減後の各変数は特定の単語に対応しません。

どの単語が次元削減後に残っているのか

といった概念は成立しません。