要解决“不使用n-gram的论证”这个问题，可以使用其他方法来进行文本分类或情感分析。以下是一个示例代码，使用朴素贝叶斯算法进行情感分析的例子:

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备数据集
X = data['text']
y = data['label']

# 将文本转换为词频向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练朴素贝叶斯分类器
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

上述代码中，首先从CSV文件中读取数据集。然后，使用CountVectorizer将文本转换为词频向量表示。接下来，使用train_test_split将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用朴素贝叶斯分类器进行训练，并预测测试集。最后，计算准确率并输出结果。

这个例子展示了一种不使用n-gram的方法进行情感分析。通过将文本转换为词频向量，我们可以利用朴素贝叶斯算法对文本进行分类。这种方法不考虑词的顺序，而是将文本表示为单词的出现频率，从而进行分类。