在BERTopic中，n-gram短语不相邻的问题可以通过设置n_gram_range参数来解决。默认情况下，n_gram_range参数的值为(1,1)，即只考虑单个词汇。

要实现n-gram短语不相邻的效果，可以将n_gram_range参数设置为大于1的值。下面是一个示例代码，演示了如何在BERTopic中使用n-gram短语不相邻的操作：

from bertopic import BERTopic

# 创建BERTopic模型并设置n_gram_range参数
model = BERTopic(n_gram_range=(1, 2))

# 加载数据
docs = ["This is the first document.",
        "This document is the second document.",
        "And this is the third one.",
        "Is this the first document?"]

# 拟合模型
topics, _ = model.fit_transform(docs)

在上面的示例中，将n_gram_range参数设置为(1, 2)，这意味着模型将考虑单个词汇和两个连续词汇的组合。因此，模型将学习到的主题可能包括多个词汇的组合，而这些组合不一定是相邻的。

需要注意的是，增加n_gram_range的值会增加模型的复杂性和计算成本。因此，在选择n_gram_range值时需要权衡模型性能和计算资源的限制。